一种变电站二次系统安全风险的智能动态监测方法及系统，包括：采集变电站二次系统的历史特征数据并将历史特征数据进行分类，对分类后的数据进行标注，得到原始日志报文；对原始日志报文进行数据解析，得到解析后的特征数据；将特征数据划分为训练集和测试集，并建立KNN和SVM机器学习模型；自适应循环动态调整模型参数，获得最适合当前场景的机器学习模型；采集变电站二次系统的当前特征数据，结合最适合当前场景的机器学习模型，输出风险监控数据并进行人机交互。本发明所采集的数据更加贴合变电站二次系统的实际情况，且通过特殊的模型调参方法，提高了模型的精度和训练效率，降低了监测成本同时使得结果更加准确。