俞乾 ,李衛(wèi)國
(1. 華北電力大學(xué) 高電壓與電磁兼容北京市重點實驗室,北京 昌平,102206;2. 湖南省電力公司 永州電業(yè)局,湖南 永州,425000)
大型電力變壓器狀態(tài)評價是電力設(shè)備管理的一項重要內(nèi)容,如何對大型變壓器的運行狀態(tài)進行科學(xué)、客觀的評價是開展設(shè)備狀態(tài)維修的前提[1-2]。目前,國內(nèi)外學(xué)者對大型電力設(shè)備狀態(tài)評價提出了多種方法,常用的評價方法可概括為單因子評價法和綜合評價法兩大類,其中綜合評價法又包括主成分分析法、層次分析法、模糊數(shù)學(xué)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和灰色聚類法等。每種方法都有各自的優(yōu)點與不足,許多學(xué)者針對各評價方法的不足進行了相應(yīng)修正,并取得了一些成果[3-4]。然而,大型電力變壓器是一個多元的復(fù)雜體系,影響變壓器狀態(tài)評價的諸多因素具有極強的不確定性和模糊性,評價因子與變壓器狀態(tài)等級間存在著復(fù)雜的非線性關(guān)系,使得至今仍然沒有統(tǒng)一的設(shè)備狀態(tài)評價模型。另外,各評價指標(biāo)在實際觀測過程中不可避免地存在誤差,也對最終評價結(jié)果產(chǎn)生一定的影響。本文運用集對分析理論,借助確定性和不確定性分析方法對樣本進行定性分析,然后,通過計算聯(lián)系度對變壓器狀態(tài)進行定量評價,在評價指標(biāo)權(quán)重的確定過程中,采用模糊層次分析法計算出各評價指標(biāo)的權(quán)重值,對大型電力變壓器的狀態(tài)進行全面、客觀評價。
集對分析理論是趙克勤于 1989年提出的一門新的處理不確定性問題的系統(tǒng)理論方 法[6],其核心思想是將系統(tǒng)內(nèi)確定性與不確定性予以辯證分析與數(shù)學(xué)處理,體現(xiàn)系統(tǒng)、辨證、數(shù)學(xué)三大特點。該理論認(rèn)為,不確定性是事物的本質(zhì)屬性,并將確定性與不確定性作為一個系統(tǒng)進行綜合考察。集對分析將確定性分為“同一”與“對立”2個方面,將不確定性稱為“差異”,從同、異、反3個方面分析事物及其系統(tǒng)。同、異、反三者相互聯(lián)系、相互影響、相互制約,又在一定條件下相互轉(zhuǎn)化[7]。通過引入聯(lián)系度及其數(shù)學(xué)表達統(tǒng)一描述各種不確定性,從而將不確定性的辯證認(rèn)識轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)運算。
集對是指具有一定聯(lián)系的 2個集合所構(gòu)成的對子。集對分析理論的基本思路是[8]:在具體的問題背景下,對集合A和集合B組成的集對的特性進行分析,共得到N個特性,其中有S個為集對中2個集合所共有,這2個集合又在另外P個特性上相對立,在其余F個特性上關(guān)系不確定,一般地,F(xiàn)=N-S-P,則2個集合的聯(lián)系度μ為式中:μ為聯(lián)系度;S/N,F(xiàn)/N和P/N分別稱為組成集對的2個集合在問題Q背景下的同一度、差異度和對立度。集對的同一度是指問題背景下趨同程度的刻畫,用a表示,有a=S/N;F/N為差異度,簡記為b;P/N為對立度,簡記為c;i為差異標(biāo)記,在[-1,1]區(qū)間視不同情況取值,i也可僅起標(biāo)記作用;j為對立度系數(shù),這里取為-1。j同樣也可僅起標(biāo)記作用。
從式(1)可以看出:聯(lián)系度的表達式同時體現(xiàn)了同一、差異、對立三者的聯(lián)系、影響與轉(zhuǎn)化;當(dāng)i=1時,差異度轉(zhuǎn)化為同一度,當(dāng)i=-1時,則差異度轉(zhuǎn)化為對立度;當(dāng)i在(-1,1)區(qū)間取值時,差異度中同一與對立各占一定比例。聯(lián)系度μ與不確定系數(shù)i是該理論的基礎(chǔ),通過該理論可以描述隨機、模糊、灰色等常見的不確定現(xiàn)象。
變壓器狀態(tài)評價其實質(zhì)是一個具有確定性的評價指標(biāo)和評價標(biāo)準(zhǔn)與具有不確定性的狀態(tài)參量及其變化相結(jié)合的分析過程?;诩瘜Ψ治龅淖儔浩鳡顟B(tài)評價是將不同在役變壓器的運行狀況與既定變壓器狀態(tài)評價標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)成1個集對,通過兩者間的比照分析,即可獲得變壓器狀態(tài)評價的量化指標(biāo)[9]。在進行狀態(tài)評價時,假定有N個評價指標(biāo),其中S個評價指標(biāo)優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn),P個評價指標(biāo)劣于標(biāo)準(zhǔn),另有F個評價指標(biāo)未測或缺乏比較,運用式(1)即可計算各評價樣本的聯(lián)系度μ,通過a,b和c三者的大小關(guān)系即可初步分析變壓器的狀態(tài)情況。由于不同變壓器即使處于同一等級,也會因評價指標(biāo)的差異而有所不同,因此,需對分級標(biāo)準(zhǔn)繼續(xù)進行同一、差異和對立的集對分析。
我國GB/T 7252—2001(《變壓器油中溶解氣體分析和判斷導(dǎo)則》)、Q/GDW 169—2008(《油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)評價導(dǎo)則》)等試驗及運行規(guī)程對變壓器的狀態(tài)參量都規(guī)定有注意值。通過對各狀態(tài)參量的特點進行分析,可將其分為兩大類:一類是規(guī)定上限注意值的狀態(tài)參量,另一類是規(guī)定下限注意值的狀態(tài)參量。如GB/T 7252—2001規(guī)定:變壓器色譜分析主要是對變壓器本體、套管以及有載調(diào)壓開關(guān)中的絕緣油中溶解氣體進行分析,并根據(jù)產(chǎn)氣速率、單一氣體含量、總烴和三比值法判斷變壓器的運行狀態(tài)。其中對產(chǎn)氣速率的規(guī)定是:(1) 變壓器總烴的絕對產(chǎn)氣速率的注意值為 0.25 mL/d(開放式)或 0.50 mL/d(隔膜式);(2) 變壓器總烴的相對產(chǎn)氣速率不大于10%。其規(guī)定的注意值為上限注意值。又如絕緣電阻和吸收比,它們是反映電力變壓器絕緣性能的關(guān)鍵參數(shù),可以較靈敏地反映變壓器的絕緣缺陷。通過測量變壓器絕緣電阻和吸收比可以初步判斷變壓器絕緣性能,鑒別變壓器絕緣的整體或局部是否受潮以及檢查絕緣表面是否臟污、有無放電或擊穿痕跡所形成的貫通性局部缺陷等。Q/GDW 169—2008規(guī)定:電力變壓器的吸收比在 10~30 ℃時不低于 1.3。其規(guī)定的注意值為下限注意值。因此,根據(jù)變壓器狀態(tài)參量的特性,可將其分為越大越優(yōu)型和越小越優(yōu)型。對越大越優(yōu)型狀態(tài)參量,一般都存在規(guī)定的下限注意值,它表示狀態(tài)參量檢測值x較小時,設(shè)備的狀態(tài)傾向于越差,發(fā)生故障的可能性就越大,因此,其聯(lián)系度μ可以定義為:
當(dāng)狀態(tài)參量存在規(guī)定的上限注意值時,表示狀態(tài)參量檢測值x越大,發(fā)生故障的傾向性就越大,因此,對越小越優(yōu)型指標(biāo),其聯(lián)系度可定義為:
式中:S1,S2和 S3分別為評價指標(biāo)的門限值;下標(biāo)k表示第k項評價指標(biāo);下標(biāo)x表示待評價的變壓器s的第 k項評價指標(biāo)(參量)的實測值;下標(biāo) s表示第 s臺待評價的變壓器。
權(quán)重是各個指標(biāo)在指標(biāo)總體中的重要程度的度量,因此,權(quán)重確定是否科學(xué)、合理,直接影響著評價的準(zhǔn)確性,是評價過程中的一個極其重要的環(huán)節(jié)。當(dāng)前評價指標(biāo)體系權(quán)重的確定大致可以分為2類: 一類是主觀賦權(quán)法,另一類是客觀賦權(quán)法。在實際應(yīng)用中,可以根據(jù)實際情況采用適當(dāng)?shù)馁x權(quán)方法來確定各指標(biāo)的權(quán)數(shù)。在目前已有的變壓器狀態(tài)評價中,各項評價指標(biāo)均取等權(quán)重,未能考慮到不同指標(biāo)的相對重要性,會使最終的評價結(jié)果受到影響。本文將模糊層次分析法(fussy analytic hierarchy process,即FAHP)應(yīng)用于各評價指標(biāo)權(quán)重的計算。模糊層次分析法[13-14]是在層次分析法的基礎(chǔ)上改進了比較判斷矩陣的構(gòu)成方式、一致性檢驗標(biāo)準(zhǔn)和比較判斷矩陣的調(diào)整方法,使得層次分析法中較難進行的一致性檢驗和調(diào)整工作變得科學(xué)、準(zhǔn)確和簡便。運用FAHP分析電力變壓器狀態(tài)評價中各狀態(tài)參量的權(quán)重可以分為5步:明確目標(biāo);建立遞階層次結(jié)構(gòu)模型;利用專家綜合評分法(0.1~0.9標(biāo)度法)對某一指標(biāo)下的各相關(guān)因素進行兩兩比較,構(gòu)造模糊判斷矩陣;檢驗?zāi):袛嗑仃囀欠窬哂型耆恢滦裕淮_定每層各影響因素的權(quán)重;獲得各狀態(tài)參量權(quán)重的層次總排序[12-14]。
1.3.1 變壓器狀態(tài)評價指標(biāo)體系的建立
變壓器的運行狀態(tài)受多種因素的影響,它們從不同層次、不同側(cè)面、不同程度上表征了變壓器運行狀況。變壓器的狀態(tài)信息數(shù)據(jù)復(fù)雜,十分龐大,結(jié)合國內(nèi)變壓器試驗檢修現(xiàn)狀,可以將變壓器狀態(tài)評判的因素大致分為以下幾類:變壓器電氣試驗項目、絕緣油電氣試驗項目、油中溶解氣體分析、運行工況、檢修記錄等。本文通過對變壓器各項信息分析,依據(jù)狀態(tài)評價指標(biāo)體系的構(gòu)建原則,建立具有3個層次的變壓器狀態(tài)評價指標(biāo)體系,包括3個一級指標(biāo)和12個二級指標(biāo),如圖1所示。
圖1 大型變壓器評價指標(biāo)體系框圖Fig.1 Evaluation index system of large transformer
1.3.2 構(gòu)建模糊判斷矩陣
與層次分析法不同,元素間進行兩兩比較時,選取0.1~0.9共9個標(biāo)度[10],如表1所示。若上層某準(zhǔn)則為C,本層與之有關(guān)元素為a1,a2,…,an,用B=(bij)n×n來表示針對C,a1,a2,…,an之間的相對重要性程度。
表1 模糊判斷矩陣標(biāo)度含義Table 1 Meaning of fuzzy judgment matrix scale
1.3.3 模糊判斷矩陣的一致性檢驗與調(diào)整
根據(jù)模糊一致判斷矩陣的性質(zhì)即任意指定行(列)和其余各行(列)對應(yīng)元素之差為某一常數(shù)[11],對模糊判斷矩陣進行一致性檢驗。只需檢驗矩陣B的任意2行(列)的對應(yīng)元素之差是否為常數(shù)。若實際問題的復(fù)雜多變使得模糊判斷矩陣的一致性難以滿足現(xiàn)實問題的需要,則要借助模糊一致矩陣的充要條件及時地對模糊判斷矩陣進行微調(diào)整,已達到期望的一致性。
1.3.4 權(quán)重的確定
設(shè)現(xiàn)有模糊矩陣R=(rij)n×n,則各元素的權(quán)重為[11]:
式(4)中,若R為模糊互補矩陣,則參數(shù)a必然滿足[11]:
式中:a與任意兩元素的權(quán)重之差成反比例關(guān)系,若a越小,則兩元素的權(quán)重之差就越大,且兩元素間的權(quán)重之差在 a=0.5(n-1)時達到最大;反之,兩元素間的權(quán)重之差就越小。事實上,a反映了決策者對待元素間重要程度差異的重視,常取a=0.5(n-1)[14]。在模糊一致矩陣達到一致性要求后,利用式(4)和(5),可分別得到各層評價指標(biāo)權(quán)重,如表2所示。
表2 評價模型中個評價指標(biāo)權(quán)重Table 2 Evaluation index weight in evaluation model
根據(jù)現(xiàn)有的變壓器絕緣狀態(tài)劃分標(biāo)準(zhǔn)、《電氣設(shè)備預(yù)防性試驗規(guī)程》《油浸式變壓器(電抗器)狀態(tài)評價導(dǎo)則》和《變壓器油中溶解氣體分析和判斷導(dǎo)則》,借鑒國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究成果和歷史資料,分別給出上述實驗項目參量的狀態(tài)等級評價標(biāo)準(zhǔn),見表3~5。
表3 預(yù)防性試驗指標(biāo)狀態(tài)等級評價標(biāo)準(zhǔn)Table 3 Index state evaluation grades of preventive test
表4 絕緣油試驗指標(biāo)狀態(tài)等級評價標(biāo)準(zhǔn)Table 4 Index state evaluation grades of insulation oil test
表5 油中溶解氣體試驗指標(biāo)狀態(tài)等級評價標(biāo)準(zhǔn)(質(zhì)量分?jǐn)?shù))Table 5 Index state evaluation grades of dissolved gas in oil test ×10-6
設(shè) A={ai|i=1,2,…,n}為變壓器某方面(如電氣試驗項目參數(shù))待評價指標(biāo)的集合,B1,B2,B3和 B4分別為評價指標(biāo)所對應(yīng)的各分級(良好、較好、一般、注意)評價標(biāo)準(zhǔn)。要從某一方面確定變壓器運行狀態(tài)的等級,需先確定各實際監(jiān)測指標(biāo)與其所對應(yīng)的各級評價標(biāo)準(zhǔn)之間的聯(lián)系度 μ(A,B1),μ(A,B2),μ(A,B3)和μ(A,B4)。評價指標(biāo)與哪級的評價標(biāo)準(zhǔn)間聯(lián)系度越大,表明評價指標(biāo)越接近哪一級,此時,認(rèn)為評價指標(biāo)隸屬于這一級。
現(xiàn)以確定評價指標(biāo)與良好狀態(tài)的評價標(biāo)準(zhǔn)間的聯(lián)系度μ(A,B1)為例,確立聯(lián)系度表達式。設(shè)待評價指標(biāo)集A共有N個參數(shù),其中處于良好狀態(tài)的指標(biāo)有S個,與其相對應(yīng)的各指標(biāo)權(quán)重為 u1,u2,…,uS;處于較好狀態(tài)的指標(biāo)有F個,與其相對應(yīng)的各指標(biāo)權(quán)重為t1,t2,…,tF;處于一般和注意狀態(tài)的指標(biāo)個數(shù)為P個,與其相對應(yīng)的各指標(biāo)權(quán)重為v1,v2,…,vP。采取以下標(biāo)準(zhǔn)來判別同異反聯(lián)系度:(1) 視為同一的標(biāo)準(zhǔn)是評價指標(biāo)實測值在探討級別標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)取值;(2) 視為對立的標(biāo)準(zhǔn)是評價指標(biāo)實測值在與探討級別相隔的級別標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)取值;(3) 視為差異的標(biāo)準(zhǔn)是評價指標(biāo)的實測值在與探討級別相鄰的級別標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)取值[17]。按此標(biāo)準(zhǔn),綜合考慮各評價指標(biāo)的特性權(quán)重后,μ(A,B1)聯(lián)系度表達式為
式中:ik表示待評價指標(biāo)集合A中權(quán)重為tk的指標(biāo)其實測值與良好級別中對應(yīng)的該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值之間的模糊聯(lián)系度。按照相同的方法,可以建立待評價指標(biāo)集合與較好、一般、注意狀態(tài)的指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)集合間的聯(lián)系度。
某變壓器型號為SFSZ9-31500/110,32 ℃時測得直流電阻不平衡系數(shù)為1.19%,絕緣電阻為R60=1100 M?,R15=780 M?,泄漏電流為34 μA,吸收比為1.41,主變本體介損為0.341%。絕緣油試驗結(jié)果見表6。
表6 運行中絕緣油試驗油氣體組分(質(zhì)量分?jǐn)?shù))Table 6 Content of insulating oil in operating 10-6
由于表3中給出的絕緣電阻和主變本體介損的狀態(tài)等級評價標(biāo)準(zhǔn)都是環(huán)境溫度為20 °C時的值,故需要將以上數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換:對絕緣電阻,可以依據(jù)式R2= R1× 1.5(t1-t2)/10來轉(zhuǎn)換(其中,R1和R2分別為對應(yīng)溫度 t1和 t2時的絕緣電阻);對于介損,可以依據(jù)式tan δ2= tan δ1× 1.3(t2-t1)10換算(其中,tan δ1和 tan δ2分別為溫度t1和t2時的介損值)。轉(zhuǎn)換后,在20 ℃時,絕緣電阻為1 789.5 M?,介損為0.467 2%。
然后,按照本文的同異反判斷標(biāo)準(zhǔn),使用模糊集對分析對該變壓器狀態(tài)進行評價,可得電氣試驗項目待評價指標(biāo)集、絕緣油試驗項目待評價指標(biāo)以及溶解氣體分析項目評價指標(biāo)與設(shè)備狀態(tài)評價標(biāo)準(zhǔn)間的聯(lián)系度,如表7所示。
表7 評價指標(biāo)集和標(biāo)準(zhǔn)集間的聯(lián)系度Table 7 Affiliation degree between evaluation index and standard set
評價指標(biāo)與哪級的評價標(biāo)準(zhǔn)間聯(lián)系度越大,表明評價指標(biāo)越接近哪一級。從表7所示的評價結(jié)果看:從電氣預(yù)防性試驗指標(biāo)的聯(lián)系度來判斷,變壓器的運行狀態(tài)為一般,這與文獻[5]中模糊評判法的評價結(jié)果一致;從絕緣油試驗指數(shù)的聯(lián)系度來判斷,變壓器的運行狀態(tài)為一般,與文獻[5]中的評價結(jié)果一致;從油中溶解氣體指標(biāo)的聯(lián)系度來判斷變壓器的運行狀態(tài)較好,而文獻[5]中模糊評判法的評價結(jié)果為良好。
(1) 提出了基于集對分析的聯(lián)系度評價模型。針對變壓器狀態(tài)信息的模糊性和不確定性,采取模糊聯(lián)系度從同一度、差異度、對立度3個方面刻畫了不確定信息,實現(xiàn)對實驗數(shù)據(jù)中隱含信息的充分挖掘,確保了信息的完整性。
(2) 采取模糊層次分析法實現(xiàn)了權(quán)重在各評價指標(biāo)間的合理分配,客觀、真實地反映了各參量在狀態(tài)評價中的作用。
(3) 運用提出的方法實現(xiàn)了運行中的變壓器的狀態(tài)進行評價。該方法思路清晰,實現(xiàn)過程簡捷,評價結(jié)果全面、準(zhǔn)確,適于在設(shè)備狀態(tài)評價領(lǐng)域進行推廣。
[1] 吳立增. 變壓器狀態(tài)評估方法的研究[D]. 河北: 華北電力大學(xué)電氣工程學(xué)院, 2005: 1-9.WU Lizeng. Assessing approach of transformer condition[D].Hebei: North China Electric Power University. School of Electrical Engineering, 2005: 1-9.
[2] 馬輝. 實現(xiàn)變壓器狀態(tài)檢修的方法[J]. 高電壓技術(shù), 2001,27(7): 70-84.MA Hui. Condition maintenance method of transformer[J]. High Voltage Engineering, 2001, 27(7): 70-84.
[3] 張鐿議, 廖瑞金, 楊麗君, 等. 基于云理論的電力變壓器絕緣狀態(tài)評估方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2012, 27(5): 13-20.ZHANG Yiyi, LIAO Ruijin, YANG Lijun, et al. An assessment method for insulation condition of power transformer based upon cloud model[J]. Transactions of China Electrotechnical Society,2012, 27(5): 13-20.
[4] 鄭蕊蕊, 趙繼印, 吳寶春, 等. 基于加權(quán)灰靶理論的電力變壓器絕緣狀態(tài)分級評估方法[J]. 電工技術(shù)學(xué)報, 2008, 23(8):60-66.ZHENG Ruirui, ZHAO Jiyin, WU Baochun, et al. Method for isolative condition classification evaluation of power transformers based on weight coefficient grey target theory[J].Transactions of China Electro Technical Society, 2008, 23(8):60-66.
[5] 王謙. 基于模糊理論的電力變壓器運行狀態(tài)綜合評估方法研究[D]. 重慶: 重慶大學(xué)電氣工程學(xué)院, 2005: 20-56.WANG Qian. Study of the comprehensive assessment method for the power transformer condition in service with fuzzy theory[D]. Chongqing: Chongqing University. College of Electrical Engineering, 2005: 20-56.
[6] 趙克勤. 集對分析及其初步應(yīng)用[M]. 杭州: 浙江科學(xué)技術(shù)出版社, 2000: 57-83.ZHAO Keqin. Set pair analysis and its preliminary application[M]. Hangzhou: Zhejiang Science and Technology Press, 2000: 57-83.
[7] 趙克勤, 宣愛理. 集對論: 一種新的不確定性理論方法與應(yīng)用[J]. 系統(tǒng)工程, 1996, 14(1): 18-23.ZHAO Keqin, XUAN Aili. Set pair theory: A new theory method of non-define and its applications[J]. Systems Engineering,1996,14(1): 18-23.
[8] 趙克勤. 基于集對分析的方案評價決策矩陣與應(yīng)用[J].系統(tǒng)工程, 1994, 12(4): 67-72.ZHAO Keqin. An application of the scheme-appraisal decision matrix based on set pair analysis[J]. Systems Engineering, 1994,12(4): 67-72.
[9] 廖瑞金, 鄭含博, 楊麗君, 等. 基于集對分析方法的電力變壓器絕緣狀態(tài)評估策略[J]. 電力系統(tǒng)自動化, 2010, 34(21):55-60.LIAO Ruijin, ZHENG Hanbo, YANG Lijun, et al. A power transformer insulation condition assessment method based on set pair analysis[J]. Automation of Electric Power Systems, 2010,34(21): 55-60.
[10] 張學(xué)鐳, 周蘭欣, 陳海平, 等. 基于模糊層次分析法的直接空冷凝汽器防凍性能監(jiān)測[J]. 動力工程學(xué)報, 2012, 32(10):809-814.ZHANG Xuelei, ZHOU Lanxin, CHEN Haiping, et al.Antifreezing performance monitoring of direct air-cooled condenser based on fuzzy analytic hierarchy process[J]. Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2012, 32(10):809-814.
[11] 李永鋒, 朱麗萍. 基于模糊層次分析法的產(chǎn)品可用性評價方法[J]. 機械工程學(xué)報, 2012, 48(14): 183-191.LI Yongfeng, ZHU Liping. Product usability evaluation method based on fuzzy analytic hierarchy process[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2012, 48(14): 183-191.
[12] ZENG Xuelan, GONG Yande, CHENG Xianjuan. Improvement of priority method for fuzzy complementary judgment matrix[C]//2005 IEEE International Conference on Granular Computing. Beijing, 2005: 704-707.
[13] Yang J B, Singh M G. An evidential reasoning approach for multiple attribute decision making with uncertainty[J]. IEEE Trans Syst, Man, Cybern, 1994, 35(24): 1-18.
[14] 萬星, 丁晶, 張曉麗, 等. 區(qū)域地下水資源承載力綜合評價的集對分析方法[J]. 城市環(huán)境與城市生態(tài), 2006, 19(2): 8-10.WAN Xing, DING Jing, ZHANG Xiao-li, et al. Set pair analysis for comprehensive evaluation on regional groundwater resources carrying capacity[J]. Urban Environment & Urban Ecology,2006, 19(2): 8-10.