分布式光伏电站智慧运维远程抄表系统是一项结合AI与IoT的创新项目，旨在解决当前分布式光伏电站运维面临的站点分散、人工抄表效率低、远程通信设备改造成本高等挑战，利用AI实现电站运行数据的即时、准确获取，满足智慧运维的高效管理需求。本项目研发基于VLM的仪表识别算法，并构建集成IoT数据传输的智慧运维平台，以实现电站运行数据的即时、准确采集与可视化，支持设备状态监测、异常预警等功能，为电站的智能化管理提供全链条解决方案。

本项目的主要目标有三：一是研发基于视觉语言模型的仪表识别算法，实现智能电能表等光伏电站常见的多种仪表读数的即时、准确提取；二是构建分布式光伏电站的短期功率预测与异常监测模型，通过历史数据与实时环境参数分析，提升发电功率预测准确率并及时发现设备异常；三是开发集成前述识别算法、功率预测与异常监测的智慧运维平台，实现远程抄表、数据分析与可视化等功能。由此，本项目实现集成实时监测和预测电站运行状态的智慧运维平台。

项目成果涵盖识别算法、功率预测与异常监测，及智慧运维平台三部分。算法层面，VLM在不同场景取得良好表现，7B-ft模型对reading字段的匹配准确率达92.31%，72B-ft模型整体字段匹配率稳定在90%以上，显著优于传统OCR方法；功率预测模型结合晴空日筛选与出力区间分析，可动态拟合95%置信度范围，有效提升异常监测灵敏度。平台端构建了可视化运维系统，集成识别算法、功率预测与异常监测等功能，支持用户管理、发电趋势分析等模块，实现运维平台的AI赋能。