本发明公开了一种基于智能算法的度电燃煤成本优化方法及系统，方法包括：采集燃煤电厂影响供电煤耗的历史运行数据以及机组不同负荷数据；对历史运行数据以及机组不同负荷数据进行双重筛选，得到输入变量；基于PSO‑SVM支持向量机算法对供电煤耗进行预测，得到预测模型；依据预测模型以及SIS系统的入炉煤种信息计算度电燃煤成本；基于灰狼算法建立度电燃煤成本优化模型，对运行数据以及混煤比例进行寻优得到成本最低的机组运行和配煤方案。本发明预测结果精度较高，最终度电燃煤成本的计算精度高，实时性好，同时预测模型利用粒子群算法对SVM中的惩罚因子和核函数参数进行优化，能够有效地减少迭代时间，保证算法的高效性，预测精度也更加精确。