本发明公开了一种基于电力数据驱动的钢铁行业碳排放监测方法，包括以下步骤：S1：电力设备数据采集，建立电‑碳实时数据集；S2：输入电‑碳实时数据集，依据知识图谱算法建立电‑碳关系函数；S3：通过电‑碳关系函数，运用机器学习算法建立基于电力数据的碳排放转换模型；S4：通过融合优化算法和交叉验证算法对碳排放转换模型进行优化，构建不同时间维度的电‑碳监测模型。本发明通过企业电力数据，挖掘“电力‑能源消费‑碳排放”的深层次关联体系，应用关联知识图谱理论、机器学习算法、交叉验证与融合优化算法构建基于电力数据驱动的钢铁行业碳排放监测的预测模型，对钢铁企业的碳减排潜力进行挖掘。