1.一种用于再校准风场中的多个风力涡轮机的机舱位置的机舱校准计算装置，所述机舱校准计算装置包括：
处理器；
耦合到所述处理器的存储器；以及
存储在非暂时计算机可读介质内的计算机程序，所述处理器执行所述程序以进行以下步骤：
识别所述风场中包含的具有相似物理取向的至少两个关联风力涡轮机，其中各关联风力涡轮机具有位置信息；
至少部分基于各关联风力涡轮机的所述位置信息来确定在多个时间点处风场中的所有风力涡轮机的多个预测尾流特征，其中所述多个预测尾流特征通过将一般风速识别为基准速度并且基于基准速度跨全360°旋转范围来投射风力而进行确定；
检索与所述风场中的所述关联风力涡轮机相关的多个历史性能数据；
至少部分地基于风场中的所述多个历史性能数据来确定所述关联风力涡轮机的多个当前尾流特征；
识别所述关联风力涡轮机的所述预测尾流特征与所述当前尾流特征之间的差异；
基于所识别的差异来确定所述关联风力涡轮机的至少一个的再校准因子以用于校准所述关联风力涡轮机的至少一个的机舱位置；
将所述再校准因子应用到风场中的所述关联风力涡轮机的至少一个的机舱位置以产生调整的机舱位置；
基于所述调整的机舱位置控制风场中的所述关联风力涡轮机的至少一个以减小所述预测尾流特征与所述当前尾流特征之间的差异；以及
应用风向相关控制方案，其中所述控制方案基于所述调整的机舱位置将所述关联风力涡轮机的至少一个与实时确定的风向对齐来生成最佳功率。
2.如权利要求1所述的机舱校准计算装置，其中，所述处理器还执行所述程序以进行以下步骤：
将风力涡轮机聚类算法应用于所述风场，以定义多个风力涡轮机编组，其中所述多个风力涡轮机编组的各风力涡轮机编组包括多个风力涡轮机以及表示所述风力涡轮机编组中的所述多个编组风力涡轮机之间的接近性的关系加权值；
基于所述关系加权值来分级所述风力涡轮机编组；以及
基于所述分级的风力涡轮机编组来识别多个优选风力涡轮机编组。
3.如权利要求1所述的机舱校准计算装置，其中，所述处理器还执行所述程序以进行以下步骤：
接收与所述关联风力涡轮机关联的多个当前性能数据；以及
将所述再校准因子应用于所接收的当前性能数据，以生成经调整的当前性能数据的集合。
4.如权利要求3所述的机舱校准计算装置，其中，所述处理器还执行所述程序以进行以下步骤：
接收与第一风力涡轮机关联的第一机舱位置值和与第二风力涡轮机关联的第二机舱位置值，
其中所述第一机舱位置值和所述第二机舱位置值与第一时间期间关联；
确定所述第一机舱位置值与所述第二机舱位置值之间的第一差别；
接收与所述第一风力涡轮机关联的第三机舱位置值和与所述第二风力涡轮机关联的第四机舱位置值，其中所述第三机舱位置值和所述第四机舱 位置值与迟于所述第一时间期间的第二时间期间关联；
确定所述第三机舱位置值与所述第四机舱位置值之间的第二差别；
通过比较所述第一差别和所述第二差别来确定是否指示阶跃特征；以及基于所述确定的阶跃特征来传送对再校准所述第一风力涡轮机和所述第二风力涡轮机中的至少一个的请求。
5.如权利要求1所述的机舱校准计算装置，其中，所述处理器还执行所述程序以进行以下步骤：
识别与所述关联风力涡轮机关联的预测尾流效应；以及
基于所识别的预测尾流效应来确定所述关联风力涡轮机中的两个之间的功率比。
6.一种用于再校准风场中的多个风力涡轮机的机舱位置的计算机实现方法，其中各风力涡轮机与至少一个风力涡轮机相邻，所述方法由机舱校准计算装置实现并且所述机舱校准计算装置包括处理器和耦合到所述处理器的存储器装置，所述方法包括：
识别所述风场中包含的具有相似物理取向的至少两个关联风力涡轮机，其中各关联风力涡轮机具有位置信息；
至少部分基于各关联风力涡轮机的所述位置信息来确定在多个时间点处风场中的所有风力涡轮机的多个预测尾流特征，其中所述多个预测尾流特征通过将一般风速识别为基准速度并且基于基准速度跨全360°旋转范围来投射风力而进行确定；
检索与所述风场中的所述关联风力涡轮机相关的多个历史性能数据；
使用所述机舱校准计算装置、至少部分地基于风场中的所述多个历史性能数据来确定所述关联风力涡轮机的多个当前尾流特征；
识别所述关联风力涡轮机的所述预测尾流特征与所述当前尾流特征之间的差异；
基于所识别的差异来确定所述关联风力涡轮机的至少一个的再校准因子以用于校准所述关联风力涡轮机的至少一个的机舱位置；
将所述再校准因子应用到风场中的所述关联风力涡轮机的至少一个的机舱位置以产生调整的机舱位置；
基于所述调整的机舱位置控制风场中的所述关联风力涡轮机的至少一个以减小所述预测尾流特征与所述当前尾流特征之间的差异；以及
应用风向相关控制方案，其中所述控制方案基于所述调整的机舱位置将所述关联风力涡轮机的至少一个与实时确定的风向对齐来生成最佳功率。
7.如权利要求6所述的方法，还包括：
将风力涡轮机聚类算法应用于所述风场，以定义多个风力涡轮机编组，其中所述多个风力涡轮机编组的各风力涡轮机编组包括多个风力涡轮机以及表示所述风力涡轮机编组中的所述多个编组风力涡轮机之间的接近性的关系加权值；
基于所述关系加权值来分级所述风力涡轮机编组；以及
基于所述分级的风力涡轮机编组来识别多个优选风力涡轮机编组。
8.如权利要求6所述的方法，还包括：接收与所述关联风力涡轮机关联的多个当前性能数据；以及
将所述再校准因子应用于所述接收的当前性能数据，以生成经调整的当前性能数据的集合。
9.如权利要求6所述的方法，还包括：
接收与第一风力涡轮机关联的第一机舱位置值和与第二风力涡轮机关联的第二机舱位置值，
其中所述第一机舱位置值和所述第二机舱位置值与第一时间期间关联；
确定所述第一机舱位置值与所述第二机舱位置值之间的第一差别；
接收与所述第一风力涡轮机关联的第三机舱位置值和与所述第二风力涡轮机关联的第四机舱位置值，其中所述第三机舱位置值和所述第四机舱 位置值与迟于所述第一时间期间的第二时间期间关联；
确定所述第三机舱位置值与所述第四机舱位置值之间的第二差别；
通过比较所述第一差别和所述第二差别来确定是否指示阶跃特征；以及基于所述确定的阶跃特征来传送对再校准所述第一风力涡轮机和所述第二风力涡轮机中的至少一个的请求。
10.如权利要求6所述的方法，还包括：
识别与所述关联风力涡轮机关联的预测尾流效应；以及
基于所述识别的预测尾流效应来确定所述关联风力涡轮机中的两个之间的功率比。