本发明涉及一种基于多新息随机梯度优化的过热汽温预测方法，包括以下步骤：1)按机组负荷划分工况，并将各工况下机组正常运行时的末级过热器入口汽温和末级过热器出口汽温数据作为训练样本TX；2)对训练样本TX进行预处理，使其各变量的均值为0，得到输入矩阵；3)构建过热汽温预测Hammerstein非线性辨识模型并确定需要辨识的模型参数；4)采用多新息随机梯度辨识方法对需要辨识的模型参数进行辨识；5)将待预测末级过热器入口汽温数据输入到参数辨识后的过热汽温预测Hammerstein非线性辨识模型中得到末级过热器出口汽温预测数据，完成过热汽温的预测。与现有技术相比，本发明具有预测精度高、适应于大惯性和高度非线性数据等优点。