Una red inteligente está diseñada para permitir la implementación masiva y el uso eficiente de recursos energéticos distribuidos, incluidos los sistemas fotovoltaicos distribuidos (DPV). Debido al gran número, amplia distribución e insuficiente información de monitoreo de las estaciones DPV, la presión para mantenerlas ha aumentado rápidamente. Además, según informes en la literatura relevante, todavía existe una falta de estrategias eficientes de mantenimiento a gran escala para las estaciones DPV en la actualidad, lo que conlleva a altos costos de mantenimiento y una eficiencia general baja de las estaciones DPV. Por lo tanto, este documento propone un modelo de decisión de período de mantenimiento y una estrategia de mantenimiento areal. Los pasos de implementación del método son los siguientes: primero, basado en el modelo de confiabilidad y el modelo de acumulación de polvo de los componentes DPV, se establece el modelo de decisión de período de mantenimiento para diferentes cantidades de estaciones DPV y diferentes distancias de manejo; segundo, se determina el período de mantenimiento óptimo utilizando el método Monte Carlo para calcular los beneficios económicos promedio del mantenimiento diario durante diferentes períodos; luego, se propone una estrategia de mantenimiento areal para clasificar todas las estaciones DPV en diferentes áreas de manera óptima, donde cada área se mantiene para alcanzar el óptimo económico general de las estaciones DPV; finalmente, la validez y la racionalidad de esta estrategia se verifican con el estudio de caso del proyecto de alivio de la pobreza DPV en el condado de Badong, provincia de Hubei. Los resultados indican que en comparación con una estrategia de mantenimiento independiente, la estrategia propuesta puede reducir el costo de mantenimiento en un 10.38% por año, lo que ayudará a promover la construcción de la red inteligente y el desarrollo de ciudades sostenibles. Los resultados demuestran que el método propuesto en este documento puede reducir eficazmente los costos de mantenimiento y mejorar la eficiencia del mantenimiento.