受到环境污染、能源供应减少、产品价格波动以及化石燃料的成本的影响,大多数国家在选择替代能源。可以独立运行的小型电力系统,即离网微电网,可以在建立基于分散的可再生能源（Renewable Energy,RE）技术的电力系统中发挥关键作用。卢旺达的能源部门近年来在一定程度上有了很大的发展,拥有包括水电、太阳能和沼气在内的自然能源,有45个发电厂,其中43.8%是并网的,19.43%%是离网的,但总体电气化率仅为68.17%,超过31%的卢旺达人无法获得电力,其中大部分人在国家电网之外。本研究论文组织如下:本研究论文首先研究了集中式太阳能（Concentrated Solar Energy,CSP）和光伏系统以促进人人享有可持续能源（Sustainable Energy for All,Se4all）的新方法。聚光太阳能技术通过使用镜子集中太阳辐射光束来发电,这些镜子聚焦在一个小区域,并集中太阳能来为导热油提供能量。CSP的生产在卢旺达仍未受到重视,尽管它已经引起了全世界的关注。本文通过优势、劣势、机会和威胁（Strengths,Weaknesses,Opportunities and Threats,SWOT）研究,对CSP和光伏系统进行技术经济分析。本章利用系统顾问模型（System Advisor Model,SAM）研究了卢旺达离网地区CSP和光伏微电网系统的技术和经济可行性。仿真计算结果显示,农村社区的离网光伏微电网系统因为它的净现值很低（Net Present Value,NPC）,最具成本效益。第二,本文开发了一种具有成本效益的太阳能光伏系统发电模式,以较低的成本为卢旺达的农村家庭供电。通过开发高效、低成本的离网光伏系统,对单户和微网光伏系统进行性能比较。可再生混合优化模型（Renewable Hybrid Optimization Model,HOMER）软件被用来确定系统及其生命周期成本,包括每种发电模式的平均能源成本（Levelized Cost of Energy,LCOE）和净现值成本（Net Present Cost,NPC）。结果显示,与向农村社区供电的微电网光伏系统相比,一个独立家庭的独立光伏系统的LCOE被认为具有成本效益。第三,本文进行了太阳能预测,以确定根据天气条件建立多大的微电网和独立的光伏系统。根据不同的气候条件,应用了线性回归模型、随机森林回归模型、神经网络回归、Ada Boost回归、额外树回归等机器学习方法,对这些结果进行了比较,计算结果显示,在一定的变异条件下,额外树和随机森林在预测质量方面有非常好的准确性,但随机森林由于运行时间短而具有很好的优势,与额外树回归模型相比是准确的.