世界能源主要依赖于化石燃料和其他不可再生能源。为减缓气候变化和全球变暖的影响。可再生能源的使用显著增加,其中太阳能是合适、可利用的再生能源。但是,太阳能发电高度依赖于天气条件,特别是光照情况。因此,预测太阳能质量来减轻气候导致太阳能发电量差异是一项重要的工作。本工作基于气象辐射数据评估了卢旺达与中国的太阳能资源,并采用线性外推法和加权移动平均预测方法来预测了超短期期间的太阳能输出情况本研究进一步验证了基于电池储能系统(BES)的太阳能调控策略,分析了其在太阳能跟踪发电计划中的性能表现。调控策略包含期望输出值调控和固定输出值调控两部分。前一部分是采用线性外推法和加权移动平均法来预测和平滑调控发电站功率,并将预测功率与发电预设值进行比较。根据可保持电池系统安全且长时间运行的额定功率和容量,评估了储能系统的预期输出。制定了控制策略,以优化储能系统的充放电特性,从而提高跟踪发电计划的效率。该策略采用线性外推法和加权移动平均法,依据上一时刻能量存储状态来预测下一时刻的电量状态,并在原始策略的基础上制定电池输出值。最后,通过Matlab编程对上述调控策略得到的数据进行了仿真和分析。结果表明,中国的太阳能资源更加丰富,太阳辐射更稳定直接,资源水平为B级,而卢旺达太阳能资源水平为A级。研究发现上级电网的实际输出与发电量的巨大差异导致太阳能发电的预测结果不准确。这种差异会导致太阳能浪费,并给电网调控带来困难。根据仿真结果,模拟选择了不同的电池额定功率和容量梯度来展现太阳能跟踪方案的效果。