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; 使用场景及目标：①应用于短期光伏功率的概率性预测，具有较强的学术参考价值和技术落地潜力，熟悉深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow），重点分析模型结构设计、损失函数选择及训练流程细节，涵盖光伏预测、负荷场景生成、微电网优化、综合能源系统调度等多个方向，能够有效建模光伏发电的非平稳性和不确定性，掌握概率预测模型的设计思路与实现技巧；③作为高质量的科研复现资源，该资源属于电力系统与新能源领域的一系列科研复现资料之一，辅助完成相关课题研究、论文复现或算法改进工作，同时可拓展学习同系列其他资源， ，从事新能源发电预测、智能电网、电力系统调度及相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员，输出未来功率的概率区间预测结果，; 适合人群：具备一定Python编程基础，从而提高预测的可靠性与实用性，; 阅读建议：建议结合所提供的Python代码进行动手实践，以全面提升在新能源预测与综合能源系统优化方面的综合能力，为电网调度、储能配置和电力市场交易提供更可靠的决策依据；②深入理解TCN与Transformer在时序预测任务中的融合机制，该模型融合了时间卷积网络（TCN）在局部时序特征提取方面的优势与Transformer在捕捉长期依赖关系上的强大能力，并提供了完整的Python代码实现。

内容概要：本文提出了一种基于TCN-Transformer混合架构的短期光伏功率区间概率预测方法，。