本发明公开了一种因果注意力机制与图学习的水电站风险实时预测方法，所述方法包括：收集目标水电站风险相关实时数据；构建交互图捕捉耦联风险的相互作用以及风险在发展演化中的特征；采用在线梯面梯度更新权重，降低损失函数对模型预测精度影响；搭建嵌入风险因果关系模块的ConvLSTM网络；采用传递熵TE量化风险特征图中所有网格之间的时空因果关系；构建基于联合特征引导的预测模块，在ConvLSTM网络预测层增强水电站不同风险发生与传递的空间和位置属性；获取水电站风险预测结果。本发明有效提高了对风险特征的捕捉专注度，为水电站风险在线实时监测‑预测‑更新提供了新的思路方案。