为解决大型水电站传统安全管理中风险感知滞后、管控措施与动态风险脱节等核心问题，提出一种数据驱动的作业安全风险动态预警与管控方法。该方法融合安全风险管理与业务流程再造理论，构建了“技术流程组织”协同分析框架，并设计了分层解耦的智能管控系统架构。其核心在于开发了基于贝叶斯网络的动态作业风险推理模型，实现了风险概率的实时更新与预警。西南地区某大型水电站的实证研究表明：系统应用后，高风险作业管控合格率得到显著提升，隐患平均整改周期大幅缩短，员工安全参与度明显增强，各项关键指标改善均通过统计显著性检验(p<0.05)。本文验证了数据驱动模式能够实现水电站安全风险管理从事后被动应对向事前主动预警、事中精准干预的转变。本文构建的理论与方法体系，对同类大型基础设施的安全管理数字化转型具有参考价值。