本发明一种考虑电‑热耦合特性的短期热负荷概率预测方法，属于电力系统分析技术领域，包括对采集到的电负荷数据、热负荷数据以及气象信息等数据进行数据清洗；如果采集到的各类数据存在时间分辨率差异，则采用抽样的方法使各类数据的时间分辨率一致；采用皮尔森相关性系数刻画电‑热耦合特性，构建电‑热耦合特征集合；然后采用高斯过程回归建立短期热负荷概率预测模型；采用4种预测精度评估指标对热负荷概率预测结果进行评估。本发明能够准确预测在电‑热耦合特性不断加强场景下的热负荷概率区间，可为电网‑热网联合调度提供决策依据。