针对超短期光伏功率预测中存在的预测模型结构单一及预测结果不确定性强等问题，提出一种结合双层分解与Mamba2-MTransformer并行架构的超短期光伏功率点-区间预测方法。首先，采用JMD-固有时间尺度分解（ITD）构成的双层分解模型，将功率数据分解为规律性的子序列；随后，引入基于频域多层感知机（FreMLP）进行频域特征提取，并构建Mamba2-MTransformer并行预测模型，以突破单一模型的结构限制，高效捕捉子序列中的复杂非线性关系，重构各子模型输出得到精确的点预测结果；最后，提出一种基于多目标粒子群算法（MOPSO）优化的分段核密度估计（KDE）区间预测模型，在兼顾区间覆盖精度与宽度的基础上，进一步量化点预测结果的不确定性。研究结果表明，所提出的点-区间预测模型具有较好的精度和鲁棒性。