基于电网运行大数据的多环节SF6气体量预测方法及系统。属于电力系统六氟化硫回收再利用技术领域，解决基于年度检修计划的人工经验粗略估算导致的SF6气体量预测与实际相差较多、预测精度低的问题；建立基于电网大数据的六氟化硫气体预测模型。根据电网运行大数据迭代求解设备突发漏气率和突发故障分解检修率，并结合物料核算模型已计算的气体损耗率，可依据下一年度计划设备检修表计算并预测六氟化硫气体各环节的气体总量，实现下一年度六氟化硫气体各参量准确预测；与现有基于年度检修计划的粗略经验估算方法相比，本方法预测结果与实际情况更符合，预测精度更高。