這個系統利用由SERIS在全島的建築屋頂和變電站設置的25個太陽輻照度感應器所收集的數據，再結合動態太陽能預測技術，如衛星圖像和機器學習算法，與氣象署的天氣預報系統數據，以達成預測太陽輻照度的效果。
能源局將在2023年底前，把太陽能發電預測數據結合進能源管理系統中。這些數據也會提供給能源市場公司，以讓發電廠更准確地調度電源，滿足電力需求。
測試結果顯示，這個首創的預測系統能夠提前多達一小時預測全島的太陽輻照度（solar irradiance），平均誤差率低于10%，爲熱帶地區的太陽預測系統當中最低之一。
由新加坡國立大學屬下的新加坡太陽能研究院（Solar Energy Research Institute of Singapore，簡稱SERIS）與新加坡能源市場管理局和新加坡氣象署合作研發的太陽能預測系統，今年9月在能源局的電力系統控制中心完成爲期一年的測試。
與發電廠不同，太陽能發電無法根據能源需求做出調整，發電量取決于天氣條件。這可能導致電力需求與太陽能光伏系統的供應輸出之間的不平衡。在太陽能預測系統的幫助下，能源局可預測太陽能發電量，進而提前采取措施來管理太陽能的間歇性問題，讓電網更可靠。
我國研發的太陽能預測系統已完成測試，證實可提前多達一小時預測全島的太陽輻照度，幫助減少發電時所須動用的儲備能源。隨著我國持續提高太陽能裝機容量，這將有助進一步提升電網的可靠性與韌性。
政府早前定下目標，要在2025年把太陽能裝機容量提升至1.5千兆峰瓦（gigawatt-peak），到2030年進一步推高至2千兆峰瓦，相當于我國到時總電力需求的3％。