针对当前分布式光伏安全状态评估多依赖单模态数据，存在多源异构数据时序配准困难、跨模态语义割裂、标注数据稀缺等问题，难以实现复杂场景下的精准安全状态评估，提出一套基于多模态大语言模型的智能化评估框架。首先，设计时序异步数据配准方法，采用分段线性插值与最近邻匹配技术，实现图像、电气量及环境量在统一时间轴上的映射；其次，融合交叉注意力机制与位置感知适配器构建光伏多模态大语言模型，在深层语义空间中实现跨模态特征动态交互；最后，基于低秩微调策略仅更新极少量的模型参数便实现领域知识高效迁移。经过多模态特征融合与低秩微调策略的协同优化，所提评估框架在测试集上的准确率达到92.7%，所有运行状态的识别准确率均大于90%，证明该方法在分布式光伏安全状态评估场景下具有高精度与强鲁棒性。