1.一种天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取实时现场数据，其中，所述实时现场数据至少包括多个时刻的分输管道进口流量值、分输管道出口流量值、分输管道进口压力值、分输管道出口压力值、离心压缩机进口压力值、离心压缩机出口压力值、离心压缩机转速值以及离心压缩机输气流量值；
根据多个时刻的分输管道出口流量值，利用神经网络算法预测得到分输流量预测值；
根据实时现场数据以及所述分输流量预测值，利用自适应粒子群算法迭代计算离心压缩机出口压力最优期望值；
利用离心压缩机的历史转速值和出口压力值，离线训练ELM神经网络，并得到ELM神经网络的初始输出权值；
根据实时现场数据、初始输出权值以及离心压缩机出口压力最优期望值，计算得到离心压缩机转速控制量；
将离心压缩机转速控制量传输到SCADA系统，以使所述SCADA系统控制离心压缩机的转速。
2.根据权利要求1所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据多个时刻的分输管道出口流量值，利用神经网络算法预测得到分输流量预测值，包括：
根据当前时刻的分输管道出口流量值、上一个时刻的分输管道出口流量值、上一个时刻的分输管道出口流量值、上两个时刻的分输管道出口流量值、上一日当前时刻的分输管道出口流量值、上一日当前时刻的下一时刻的分输管道出口流量值，利用神经网络预测算法计算得到下一时刻对应的分输流量预测值。
3.根据权利要求1所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据实时现场数据以及所述分输流量预测值，利用自适应粒子群算法迭代计算离心压缩机出口压力最优期望值，包括：
根据当前时刻的离心压缩机出口压力值，利用预设的离心压缩机出口压力变化裕值，计算得到离心压缩机出口压力期望值的变化范围；
根据离心压缩机出口压力期望值的变化范围，迭代求解粒子最大速度、初始化粒子群的初始粒子速度和位置，得到离心压缩机出口压力值的可行解矩阵；
根据当前时刻的离心压缩机进口压力值、离心压缩机输气流量值以及所述可行解矩阵，计算得到离心压缩机能耗值；
根据分输管道进口流量值、分输管道出口流量值、分输管道进口压力值、分输管道出口压力值、离心压缩机进口压力值、离心压缩机输气流量值、可行解矩阵，通过隐式中心差分法计算得到管道参数动态变化值；
根据当前时刻的分输管道出口流量值、分输管道出口压力值、分输流量预测值、期望压力值变化范围、离心压缩机能耗值、管道参数动态变化值，采用基于参数自适应的粒子群优化方法经过多次迭代，计算得到下一时刻对应的离心压缩机出口压力最优期望值。
4.根据权利要求1所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据实时现场数据、初始输出权值以及离心压缩机出口压力最优期望值，计算得到离心压缩机转速控制量，包括：
根据离心压缩机转速值和离心压缩机出口压力值对所述初始输出权值进行更新，得到更新输出权值；
根据离心压缩机转速值、离心压缩机出口压力值和更新输出权值，计算得到雅可比矩阵信息；
根据离心压缩机出口压力值和离心压缩机出口压力最优期望值，计算得到偏差值和偏差变化率；
根据雅可比矩阵信息和所述偏差值，更新比例系数、积分系数和微分系数；
根据更新后的比例系数、积分系数、微分系数、偏差值和转速增量信号柔滑因子，计算得到离心压缩机转速控制量增量；
根据偏差值、偏差变化率，利用模糊定理计算得到控制量柔滑因子；
根据离心压缩机控制转速增量、控制量柔滑因子及当前时刻控制量，计算得到离心压缩机转速控制量。
5.根据权利要求4所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据离心压缩机转速值和离心压缩机出口压力值对所述初始输出权值进行更新，得到更新输出权值，包括：
根据当前时刻的离心压缩机的转速值、上一时刻的离心压缩机转速值、上两时刻的离心压缩机转速值、当前时刻的离心压缩机出口压力值、上一时刻的离心压缩机出口压力值、上两时刻的离心压缩机出口压力值及ELM神经网络的输入权值和阈值，更新得到当前时刻对应的更新输出权值。
6.根据权利要求4所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据离心压缩机转速值、离心压缩机出口压力值和更新输出权值，计算得到雅可比矩阵信息，包括：
根据当前时刻的离心压缩机转速值、上一时刻的离心压缩机转速值、上两时刻的离心压缩机转速值，当前时刻的离心压缩机出口压力值、上一时刻的离心压缩机出口压力值、上两时刻的离心压缩机出口压力值和更新输出权值，计算得到雅可比矩阵信息。
7.根据权利要求4所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据离心压缩机出口压力值和离心压缩机出口压力最优期望值，计算得到偏差值和偏差变化率，包括：
分别计算当前时刻的离心压缩机出口压力值、上一时刻的离心压缩机出口压力值、上两时刻的离心压缩机出口压力值与离心压缩机出口压力最优期望值的差值，得到当前时刻的偏差值、上一时刻的偏差值和上两时刻的偏差值；
根据当前时刻的偏差值和上一时刻的偏差值，以及上一时刻的偏差值和上两时刻的偏差值，分别计算得到当前时刻偏差变化率和上一时刻偏差变化率。
8.根据权利要求4所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据雅可比矩阵信息和所述偏差值，更新比例系数、积分系数和微分系数，包括：
根据雅可比矩阵信息、当前时刻的偏差值、上一时刻的偏差值、比例系数调整加权因子、当前时刻的比例系数，计算得到下一时刻对应的比例系数更新值；
根据雅可比矩阵信息，当前时刻的偏差值、积分系数调整加权因子、当前时刻的积分系数，计算得到下一时刻对应的积分系数更新值；
根据雅可比矩阵信息，当前时刻的偏差值、上一时刻的偏差值、上两时刻的偏差值、微分系数调整加权因子、当前时刻的微分系数，计算得到下一时刻对应的微分系数更新值。
9.根据权利要求4所述的天然气管道离心压缩机出口压力控制方法，其特征在于，所述根据更新后的比例系数、积分系数、微分系数、偏差值和转速增量信号柔滑因子，计算得到离心压缩机转速控制量增量，包括：
根据下一时刻的比例系数更新值、下一时刻的积分系数更新值、下一时刻的微分系数更新值、当前时刻的偏差值、上一时刻的偏差值、上两时刻的偏差值、当前时刻的控制转速增量信号柔滑因子，计算得到下一时刻的离心压缩机转速控制量增量。
10.一种天然气管道离心压缩机出口压力控制系统，其特征在于，包括SCADA系统和工作站，其中：
所述SCADA系统与服务器通过OPC协议进行信息交互；
所述SCADA系统包括分布式数据采集装置，所述分布式数据采集装置用于采集天然气管道和离心压缩机的实时现场采样信号；
所述工作站用于接收SCADA系统发送的实时现场采样信号，并预处理得到实时现场数据，其中，所述实时现场数据至少包括多个时刻的分输管道进口流量值、分输管道出口流量值、分输管道进口压力值、分输管道出口压力值、离心压缩机进口压力值、离心压缩机出口压力值、离心压缩机转速值以及离心压缩机输气流量值；根据多个时刻的分输管道出口流量值，利用神经网络算法预测得到分输流量预测值；根据实时现场数据以及所述分输流量预测值，利用自适应粒子群算法迭代计算离心压缩机出口压力最优期望值；利用离心压缩机的历史转速值和出口压力值，离线训练ELM神经网络，并得到ELM神经网络的初始输出权值；根据实时现场数据、初始输出权值以及离心压缩机出口压力最优期望值，计算得到离心压缩机转速控制量；将离心压缩机转速控制量传输到SCADA系统；
所述SCADA系统还用于接收工作站发送的离心压缩机转速控制量，调整控制离心压缩机的转速。