本发明涉及数据科学与工业智能技术领域，具体为一种基于大数据的高炉炉况智能评价方法及系统，包括以下步骤：基于高炉操作数据，采用Z‑分数归一化方法进行数据质量信息采集，生成规范化记录数据集。本发明中，通过Z‑分数归一化和深度学习技术，提高数据处理质量和效率，多维特征提取和多视图融合增强了数据表征能力，支持向量机和随机森林提供准确模式识别和预测，边缘计算和在线学习提升实时监控和反应速度，实现异常检测，遗传算法和蚁群优化方法优化物料配比和能源策略，提高运营效率，减少资源浪费，虚拟现实技术为操作人员提供沉浸式培训和策略测试环境，加强技能并安全验证新策略。