天然气作为一种清洁能源其需求量与日俱增。由于天然气输气管道管容的存在以及天然气用户的用气量和上游天然气供气量的不确定性和时变性,天然气分输站控普遍存在控制精度差、调节速度慢、无法长期稳定优化运行的问题。论文以实现长期稳定运行为目标,建立了基于SPS仿真环境的天然气分输控制过程模型;针对天然气需求峰值时流量大范围调整造成的参数整定困难问题,利用遗传算法进行PID参数整定实现了需求高峰时段流量的PID控制,利用差分进化算法提高了分输控制的动态性能;提出了基于头脑风暴优化的广义回归神经网络预测控制的智能调节阀,提高了分输控制的响应速度和稳定性;建立了天然气日指定分输优化模型,得到了优化的小时分输量,提高了分输效益。研究的主要内容如下:针对天然气分输过程现有控制方法难以实现长期稳定运行的问题,使用SPS仿真软件实现实际天然气分输控制过程建模仿真,基于仿真结果深入分析了天然气分输站场控制过程的特性以及影响分输控制稳定的因素,提出了包含PID参数整定和基于预测控制的智能调节阀的天然气分输站场长期稳定运行整体解决方案。其中,针对分输流量大范围调节过程分输控制PID参数整定问题,使用了基于遗传算的PID参数整定,实现了需求高峰时段流量的PID控制。为了提高分输控制系统动态性能,利用差分进化算法改进了PID参数的整定,提高了分输控制系统的动态性能。仿真验证了方法的有效性。针对基于预测控制的智能调节阀问题,使用广义回归神经网络（GRNN）预测控制器输出。针对广义回归神经网络光滑因子选取不当造成的预测误差大、易陷入局部最优的问题,利用头脑风暴优化算法（BSO）对光滑因子进行了优化,提高了预测精度。在天然气分输控制过程中,将预测值给到调节阀,使调节阀更快到达指定开度。仿真结果表明,天然气分输的控制精度更高,调节更加迅速。针对现有的天然气日指定小时分输方案不合理,依靠经验进行分输,极少考虑市场价格因素,收益低的问题,在满足用户基本用气需求的前提下,考虑不同天然气用户售气价格的区别,以售气收益最大为目标建立目标函数,使用自适应遗传算法进行求解,得到了优化的小时分输量。与现有的综合权重法、改进剩余小时法等分输方案相比,该方案能有效增加售气收入,提高了分输效益。基于论文所提出的天然气分输控制策略和日指定分输方案,使用SPS建立的分输模型与工业现场数据进行了验证。仿真结果表明,所提出的控制策略和算法能够提高天然气分输站场的控制精度,分输控制过程更加稳定,提高了分输收益,有助于实现长期稳定运行的目标。