Hall of Fame Member

canción deng

Año de inducción al Salón de la Fama: 2019

Song Deng, MS, PE, CEA, CBCP, CMVP, REP, MCBCP, se desempeñó anteriormente como Director Asociado en el Laboratorio de Sistemas de Energía de la Universidad Texas A&M, donde dirigió un grupo líder internacional de investigadores, ingenieros, técnicos y estudiantes graduados que implementan construyendo proyectos de eficiencia energética con un presupuesto anual de I+D/consultoría superior a $8 millones. Fue el investigador principal principal de un programa integral de administración de energía en el campus universitario de Texas A&M, para el cual los ahorros acumulados superaron los $90 millones durante un período de 16 años. Junto con el Dr. W. Dan Turner, los dos recorrieron y evaluaron personalmente más de 600 edificios y campus en todo el mundo durante las últimas tres décadas, liderando los programas de gestión de activos/recursos y de conservación de energía basados en datos de vanguardia que dieron como resultado resultados evitados medidos y documentados. costes y ahorros energéticos superiores a $250 millones. Co-desarrollaron el curso de certificación MCBCP® de DOE/AEE y el curso de certificación internacional CBCP® de AEE. Song también está en la lista de expertos en eficiencia energética del Banco Mundial.

En 2010, Song y el Dr. Turner cofundaron Theory of Nodal Partners, que refleja su visión del mundo actual, TI, suministros de energía y servicios públicos, transporte y consumo, red inteligente de todo, interacción y preparación.

Actualmente, como director ejecutivo/asesor técnico en Bee (Eficiencia energética de edificios, BeeUSA.com), con sede en Austin, TX, Song asesora y da conferencias en todo el mundo en los campos científicos de monitoreo y puesta en marcha de edificios del ciclo de vida basado en plataformas, planificación maestra, activos y gestión de recursos, ESPC, UESC y PACE M&V de terceros independientes y garantía de calidad integrada, eficiencia energética, O&M, sostenibilidad y resiliencia, edificios/campus/red inteligente, CHP, TES, distrito y micro-red, análisis de big data e inteligencia de niebla .

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