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路灯分布分析 - 如何达到道路照明标准!

这是 路灯设计。

项目名称 路线代码 道路宽度(米) 表面类型 灯管配置 灯管数量 灯高度(米) 灯间距(米) 角度 (°) 灯臂长度(米) 灯与道路之间的距离(米) 照度(1 米)
路线 1 M5 7m CIE C2(计算湿度) 单侧灯 0.8 12 40 0 0 0.75 8000
路线 2 M3 14m CIE C2(计算湿度) 双边灯 0.8 10 40 0 0 0.75 8000

现在,根据上述条件,我们需要选择灯具的配光并进行验证。

首先,我们来分析一下路况。

对于道路宽度为 7 米的 1 号路线,应为双车道道路,采用单侧灯具布置,灯杆间距为 40 米,灯杆高度为 7.5 米。

对于道路宽度为 14 米的 2 号线路,应为四车道双向道路,采用双边灯具布置,灯杆间距为 40 米,灯杆高度为 9 米。

根据这些道路条件,我们参照 IESNA 对路灯的分类,着手选择灯光分布。

IESNA 路灯分类

↑ IESNA 路灯分类,《北美照明手册》第 10 版

对于一至双车道的道路,我们通常选择 II 型路灯。I 型路灯适用于小路和人行道,而 III 型路灯则适用于高速公路主干道。

我们可以根据路面宽度参考以下规则。

路宽配光指南

根据上表,我们应选择 II 型 L 分布。不过,考虑到道路条件中规定的灯与道路之间的距离为 0.75 米,我们将稍微调整灯杆间距,选择 II 型 M 或 S 分布。

第二类配光测试

让我们开始测试路线 1,在 DIALux evo 中设置路况(我们避免使用 DIALux4.13,因为它不支持选择新标准所需的 EN13201:2015 标准)。

DIALux evo 公路设置

在这里,我们需要将路面类型选择为 CIE C2,并勾选计算湿路面的选项,选择 W1。

CIE C2 表面对应于沥青,类似于我们传统的 R3 的反射率。下面将对代码做进一步解释:

CIE C2 表面类型代码

设置好路况后,我们就可以选择光线分布进行验证计算了。

我们将选择第二类 S 分布进行验证。

第二类 S 分配配置

设置灯泡排列条件,并将灯泡光通量配置为所需的 5500lm。

灯泡配置设置

核查结果

第二类 S 分布的验证结果

结果并不令人满意;路面亮度均匀性低于 0.5cd/m² 的标准要求。不过,Uo 和 Uow 以及 Ul 都大大超过了标准值。

我们可以得出结论,分布可能略有不足,但究竟是哪里不足呢?我们需要对亮度计算网格进行分析。

亮度计算网格分析

通过分析上面的计算网格,我们发现了最小值,即两灯柱之间的数值较低。这表明两端的配光需要加强,因此我们将直接选择 II 型 M 配光进行计算。

转用 II 型 M 分配器

第二类 M 分布设置

核查结果

第二类 M 分布的结果

所有结果都令人满意,表明在规定的 5500lm 光通量下,这种配光可以满足客户的要求。

接下来,让我们来看看 2 号公路,并设置道路条件:四车道双向公路,M4 标准,计算湿滑路面。

路线 2 条件设置

2 号公路的路况与 1 号公路基本相同,但它是一条双向四车道公路,路灯采用双边布置,并提升了一级。

我们将再次选择第二类 M 分布进行排列。

二号干线的二类 M 分布

核查结果

路线 2 验证结果

两侧均符合条件,这表明在 6500lm 的指定光通量下,这种分布可以满足客户的要求。

通过上述分析,我们可以发现,在为以下项目选择配光时,有一些规律可循 街道照明.无论是选择现有产品还是开发新产品,都可以根据这些规则进行设计,然后通过计算结果找出缺陷,并有针对性地进行相应修改。

太阳能路灯显色指数

太阳能路灯显色指数 (CRI) 应用指南 - 制造商的视角

了解太阳能路灯的显色指数 (CRI)

显色指数(CRI)是评估太阳能路灯光源显色性能的重要参数。显色指数越高,色彩还原性越好,视觉效果越接近自然光。本文分析了不同类型光源的显色指数值及其对视觉质量的影响。

作为太阳能路灯制造商,我们深知 CRI 直接影响照明效果和用户体验。下面,我们将从技术原理、场景适应和产品选择等方面提供实用建议。

太阳能路灯显色指数

1.光源类型和显色特性比较

光源类型 CRI (Ra) 光谱特性 适应性评估(太阳系)
白炽灯 95-100 连续光谱,但缺少蓝光 显色性最好,但效率只有 15lm/W,需要 3 倍电池容量,现已淘汰
荧光灯 60-85 线光谱,缺少红光 低温下难以启动(-10℃亮度下降 40%),不适用于寒冷地区
高压钠灯 20-25 窄光谱黄光,色彩严重失真 100lm/W+ 效率,仅用于偏远的低成本项目
LED 灯 70-98 可调节的全光谱/分段光谱 主流选择,高 CRI 型号提供 130lm/W+ 的效率,能耗可控

2.太阳能路灯显色指数对实际效果的影响

安全性和功能性

  • 低 CRI(Ra15(国际要求 ΔE<5),人脸识别距离缩短 30%。
  • 高显色指数(Ra≥80):植被层次由 50% 改善,减少夜间 "阴森恐怖 "的抱怨。

经济与能效

  • Ra 每增加 10 点:需要增加 8% 的电池容量(例如,50W 街灯 Ra70→Ra80 需要增加 10Ah 电池)。
  • 成本平衡:高显色指数 LED 的溢价约为 0.8-1.2 元/W,但维护周期延长 2-3 年。

商业价值

  • Ra≥90:产品色彩饱和度增加 18%,夜间消费者转化率增加 12%(商业广场测量数据)。

太阳能路灯显色指数

3.基于情景的选择方案

应用场景 建议 Ra 值 关键技术解决方案 成本敏感性
郊区主干道 70-75 3000K 暖白光 + 不对称透镜,减少蓝光溢出 ★★☆☆☆
旧住宅区 80-85 R9 辅助光芯片(深红色修复)+ 防眩光设计 ★★★☆☆
文化旅游景观带 90-95 全光谱 LED + RGBCW 智能色彩调节,还原古建筑纹理 ★★★★☆
工业园区 65-70 高效率低 CRI 型号,强调均匀照明 ★☆☆☆☆

工程建议:

  • 关键区域测试:使用 X-Rite CA410 分光光度计测量 R9(深红色)和 R12(深蓝色)的性能。
  • 混合解决方案:基本模块 (Ra70) + 关键辅助照明模块 (Ra90),兼顾成本和效果。

4.技术优化和质量控制点

光谱增强技术

  • 紫光激发 LED:光谱的连续性和与太阳光的相似性达到 92%,Ra≥95,蓝光峰值降低了 40%。
  • 动态调光:在低流量期间自动切换到低显色指数模式(Ra85→70),可延长电池寿命 30%。

衰减控制

  • 年衰减标准:优质产品 CRI 年衰减≤1.5,劣质产品可达 5-8 点。
  • 补偿电路:内置电流调节模块,可抵消 LED 芯片老化导致的显色性下降。

光学设计

  • 复合透镜:二次配光减少无效散射,有效显色光增加 15%。

5.用户购买建议

  1. 认证标准:要求提供 CIE S 025/E:2015 测试报告,重点是 Rf(保真度)和 Rg(色域指数)。
  2. 保修条款:选择承诺 "5 年内 Ra 下降≤3 "的制造商,优先选择支持模块化升级的产品。
  3. 现场验证:安装前使用标准色卡(如 ColorChecker 24 色卡)比较照明效果。

案例参考:某古镇项目使用 Ra95+R9>60 的 LED,夜间游客停留时间增加 1.2 小时,商店收入增加 18%。

作为生产商,我们建议用户根据实际需求选择 "够用、经济 "的显色方案,避免盲目追求高参数带来的成本浪费。对于客户定制的解决方案,我们可以提供光谱模拟和能耗计算服务。

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卢克斯曼 太阳能路灯制造商

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太阳能路灯制造商

太阳能电池储能系统

工业储能与自动化太阳能电池板清洁系统的结合

在全球能源结构转型和 "双碳 "目标的推动下、 工业储能 技术正从简单的储能工具发展成为智能制造系统的核心节点。随之而来的 全自动太阳能电池板清洁系统智能运维功能正在成为提高储能设备效率和延长其使用寿命的关键突破口。以下分析将从技术创新和商业价值两个维度对此进行探讨。

全自动清洁系统

1.工业储能的五大前沿应用场景

1.1 智能电网削峰

2024 年,中国某钢铁集团部署了 200MW/800MWh 的铁铬液流电池储能系统,该系统可实时响应电网负荷波动,每年可节约电费超过 1.2 亿元。配套的无人机巡检系统将故障响应时间从 6 小时缩短至 15 分钟。

1.2 微电网能源管理

东南亚某橡胶工业园采用 "光伏+钠离子电池 "微电网,结合人工智能电量预测算法,实现了 24 小时不间断生产。全自动清洁机器人每天清除光伏板上的灰尘,发电效率提高了 18%。

1.3 重工业节能改造

德国一家汽车制造厂在冲压车间集成了一个超级电容器储能系统,用于回收制动能量。通过激光清洁装置持续清除电容器表面的氧化层,能量转换效率稳定在 92% 以上。

1.4 数据中心应急系统

微软的 Azure 数据中心采用了浸入式液冷储能模块,搭配管道自清洁技术,确保在 2024 年台风季节期间 99.999% 的供电可靠性,同时将单机架维护成本降低了 40%。

1.5 分布式能源系统

日本 7-Eleven 便利店网络部署了模块化锌空气储能装置,通过云控制纳米涂层清洁技术,在潮湿环境中保持 85% 的充放电效率。


2.全自动太阳能电池板清洁系统的四大核心优势

2.1 效率革命

  • 超声波除尘装置可提高锂电池冷却效率 30%。
  • 爬壁机器人可实现 360° 无损清洗液流电池管道。
  • 机器视觉识别系统可准确定位电解质结晶区域。

2.2 成本控制

传统模式 自动清洁系统
人工检查:每次 1200 日元 单次清洁费用: ¥80
每年停机损失¥860,000 故障率降低 72%

2.3 安全升级

毫米波雷达实时监测储能柜内的粉尘浓度,结合负压吸附技术,将热失控风险降至每万小时 0.03 起,远远超过国家标准。

2.4 智能运行和维护

  • 区块链技术会记录每个清洁参数。
  • 数字孪生系统可模拟不同气候条件下的清洁周期。
  • 自学算法可优化清洁剂配比。

3.技术协同创造递增价值

当工业储能与全自动清洁相结合,将推动三大商业模式创新:

  1. 储能即服务(EaaS):完整的租赁解决方案,包括清洁和维护。
  2. 碳资产增值:清洁系统提高的能效可转化为 CCER 碳信用额。
  3. 设备健康银行:基于清洁数据的残值评估系统。

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1. 太阳能电池板自动清洁系统

  • 清洁时间:每天一次;
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它非常适合大型电站维护,尤其是沙漠、城市和高污染地区的大型发电站。

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  • 清洗方法:水洗、干洗;
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  • 操作模式:半自动;

这是最常用的清洁公司样式,便于运输和携带。

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