Hall of Fame Member

Song Deng

Année d'intronisation au Temple de la renommée : 2019

Song Deng, MS, PE, CEA, CBCP, CMVP, REP, MCBCP, a précédemment été directeur associé au Energy Systems Lab de la Texas A&M University, où il a dirigé un groupe international de chercheurs, d'ingénieurs, de techniciens et d'étudiants diplômés mettant en œuvre construire des projets d'efficacité énergétique avec un budget annuel de R&D/conseil supérieur à $8 millions. Il a été le chercheur principal principal d'un programme complet de gestion de l'énergie sur le campus de l'université Texas A&M, pour lequel les économies cumulées ont dépassé $90 millions sur une période de 16 ans. En équipe avec le Dr W. Dan Turner, les deux ont personnellement parcouru et évalué plus de 600 bâtiments et campus dans le monde au cours des trois dernières décennies, menant des programmes de pointe de conservation de l'énergie et de gestion des actifs/ressources, mesurés et documentés coûts et économies d'énergie de plus de $250 millions. Ils ont co-développé le cours de certification MCBCP® du DOE/AEE et le cours de certification internationale CBCP® de l'AEE. Song figure également sur la liste des experts en efficacité énergétique de la Banque mondiale.

En 2010, Song et le Dr Turner ont cofondé la théorie des partenaires nodaux, qui reflète leur vision du monde d'aujourd'hui, de l'informatique, de l'approvisionnement en énergie et des services publics, du transport et de la consommation, du réseau intelligent de tout, de l'interaction et de la préparation.

Actuellement, en tant que PDG/conseiller technique à Austin, TX-based Bee (efficacité énergétique des bâtiments, BeeUSA.com), Song consulte et donne des conférences dans le monde entier dans les domaines scientifiques de la surveillance et de la mise en service du cycle de vie des bâtiments, de la planification et gestion des ressources, M&V tierce partie indépendante ESPC, UESC et PACE et assurance qualité intégrée, efficacité énergétique, O&M, durabilité et résilience, bâtiments/campus/réseau intelligents, cogénération, TES, district et micro-réseau, analyse de données volumineuses et intelligence du brouillard .

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