一种水电站径流及其关联源荷功率年场景模拟和预测方法，它包括以下步骤：步骤1：采集某地区多座可调度水电站的历史日径流量数据以及其外部关联的能源和负荷的历史日功率数据；步骤2：利用自组织映射神经网络将以上数据按旬聚类形成径流量典型旬场景和源荷功率旬场景；步骤3：建立目标水电站径流的旬间状态转移概率模型，同时建立目标水电站径流和关联源荷功率间、目标水电站径流与其它可调度水电站径流间的多场景条件概率模型；步骤4：随机模拟未来年的源荷功率及可调度水电站径流量时序场景，并通过场景缩减的方法，聚合为源荷功率及可调度水电站径流量年度时序模拟典型场景；步骤5：预测各典型场景发生的概率。