1.一种风力发电机组的偏航控制方法，其特征在于，所述偏航控制方法包括：对n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析，其中，所述n为正整数；

通过所述集群分析，在所述n个风力发电机组中确定与第一风力发电机组相关的m个第二风力发电机组，其中，所述m个第二风力发电机组的历史偏航角度与第一风力发电机组的历史偏航角度具有最优相关性，所述m为正整数；

确定第一风力发电机组的历史偏航角度与所述m个第二风力发电机组的历史偏航角度之间的映射关系；

基于所述m个第二风力发电机组的标识和所述映射关系，确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值，所述当前偏航角度估算值用于第一风力发电机组的当前偏航控制。

2.根据权利要求1所述的偏航控制方法，其特征在于，对n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析包括：对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行预处理，以生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对预处理后的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析。

3.根据权利要求2所述的偏航控制方法，其特征在于，对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行预处理，以生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度包括执行以下操作中的至少一项：对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行清洗，以去除与强制不偏航的情况和/或故障导致无法偏航的情况对应的历史环境数据和历史偏航角度，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行时间对齐，使所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度的时间相互一致，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行时间连续性检查，以去除时间不连续的数据段，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

按照所述n个风力发电机组的历史环境数据，对所述n个风力发电机组历史偏航角度进行分类，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行统计分析，以生成所述历史环境数据和所述历史偏航角度的统计分析结果，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度。

4.根据权利要求1所述的偏航控制方法，其特征在于，基于所述m个第二风力发电机组的标识和所述映射关系确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值包括：获取所述n个风力发电机组中除第一风力发电机组之外的其它风力发电机组的当前环境数据；

基于所述当前环境数据，在所述m个第二风力发电机组中确定与第一风力发电机组相关的p个第三风力发电机组，所述p为正整数；

基于所述p个第三风力发电机组的标识和所述映射关系确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值。

5.根据权利要求4所述的偏航控制方法，其特征在于，基于所述p个第三风力发电机组的标识和所述映射关系确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值包括：基于所述p个第三风力发电机组的标识，获取所述p个第三风力发电机组的当前偏航角度；

基于所述映射关系、所述当前环境数据以及所述p个第三风力发电机组的当前偏航角度，确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值。

6.根据权利要求1至5中任意一项所述的偏航控制方法，其特征在于，所述偏航控制方法还包括：获取第一风力发电机组的当前偏航角度测量值；

计算第一风力发电机组的当前偏航角度测量值与当前偏航角度估算值之间的差；

比对所述差与预定阈值，得到比对结果；

根据所述比对结果，从所述当前偏航角度测量值和所述当前偏航角度估算值中确定第一风力发电机组的当前偏航角度。

7.根据权利要求6所述的偏航控制方法，其特征在于，所述预定阈值包括第一预定阈值，根据所述比对结果，从所述当前偏航角度测量值和所述当前偏航角度估算值中确定第一风力发电机组的当前偏航角度包括：响应于所述差小于或等于第一预定阈值，将当前偏航角度测量值确定为第一风力发电机组的当前偏航角度。

8.根据权利要求7所述的偏航控制方法，其特征在于，所述预定阈值还包括第二预定阈值，第二预定阈值大于第一预定阈值，根据所述比对结果，从所述当前偏航角度测量值和所述当前偏航角度估算值中确定第一风力发电机组的当前偏航角度包括：响应于所述差大于或等于第二预定阈值，将当前偏航角度估算值确定为第一风力发电机组的当前偏航角度；和/或，响应于所述差大于第一预定阈值且小于第二预定阈值，将当前偏航角度测量值确定为第一风力发电机组的当前偏航角度。

9.根据权利要求1至5中任意一项所述的偏航控制方法，其特征在于，所述偏航控制方法还包括：获取第一风力发电机组的当前偏航角度测量值；

计算第一风力发电机组的当前偏航角度测量值与当前偏航角度估算值之间的差；

比对所述差与预定阈值，得到比对结果；

根据所述比对结果，发送通知。

10.根据权利要求9所述的偏航控制方法，其特征在于，所述预定阈值包括第一预定阈值和第二预定阈值，第二预定阈值大于第一预定阈值，根据所述比对结果发送通知包括：

响应于所述差大于第一预定阈值且小于第二预定阈值，发送提醒以通知第一风力发电机组的风向测量装置存在异常；

和/或，

响应于所述差大于或等于第二预定阈值，发送警告以警示第一风力发电机组的风向测量装置已损坏。

11.根据权利要求1至5中任意一项所述的偏航控制方法，其特征在于，采用机器学习算法对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析，和/或采用机器学习算法确定第一风力发电机组的历史偏航角度与所述m个第二风力发电机组的历史偏航角度之间的映射关系，其中，所述机器学习算法包括以下项中的至少一种：神经网络算法、相关性分析算法、聚类算法、回归算法。

12.根据权利要求1至5中任意一项所述的偏航控制方法，其特征在于，所述历史环境数据包括以下项中的至少一项：历史的环境风向、环境风速、环境温度、环境湿度。

13.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机程序在被处理器执行时实现如权利要求1至12中任意一项所述的偏航控制方法。

14.一种计算装置，其特征在于，所述计算装置包括：处理器；

存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至

12中任意一项所述的偏航控制方法。

15.一种风力发电机组的偏航控制装置，其特征在于，所述偏航控制装置包括：集群分析单元，被配置为对n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析，其中，所述n为正整数，通过所述集群分析，在所述n个风力发电机组中确定与第一风力发电机组相关的m个第二风力发电机组，其中，所述m个第二风力发电机组的历史偏航角度与第一风力发电机组的历史偏航角度具有最优相关性，所述m为正整数；

映射关系确定单元，被配置为确定第一风力发电机组的历史偏航角度与所述m个第二风力发电机组的历史偏航角度之间的映射关系；

偏航角度估算单元，被配置为基于所述m个第二风力发电机组的标识和所述映射关系，确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值，所述当前偏航角度估算值用于第一风力发电机组的当前偏航控制。

16.根据权利要求15所述的偏航控制装置，其特征在于，所述集群分析单元被配置为：对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行预处理，以生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对预处理后的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析。

17.根据权利要求16所述的偏航控制装置，其特征在于，所述集群分析单元被配置为执行以下操作中的至少一项：对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行清洗，以去除与强制不偏航的情况和/或故障导致无法偏航的情况对应的历史环境数据和历史偏航角度，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行时间对齐，使所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度的时间相互一致，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行时间连续性检查，以去除时间不连续的数据段，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

按照所述n个风力发电机组的历史环境数据，对所述n个风力发电机组历史偏航角度进行分类，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度；

对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行统计分析，以生成所述历史环境数据和所述历史偏航角度的统计分析结果，生成预处理后的历史环境数据和历史偏航角度。

18.根据权利要求15所述的偏航控制装置，其特征在于，偏航角度估算单元被配置为：获取所述n个风力发电机组中除第一风力发电机组之外的其它风力发电机组的当前环境数据；

基于所述当前环境数据，在所述m个第二风力发电机组中确定与第一风力发电机组相关的p个第三风力发电机组，所述p为正整数；

基于所述p个第三风力发电机组的标识和所述映射关系确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值。

19.根据权利要求18所述的偏航控制装置，其特征在于，偏航角度估算单元被配置为：基于所述p个第三风力发电机组的标识，获取所述p个第三风力发电机组的当前偏航角度；

基于所述映射关系、所述当前环境数据以及所述p个第三风力发电机组的当前偏航角度，确定第一风力发电机组的当前偏航角度估算值。

20.根据权利要求15至19中任意一项所述的偏航控制装置，其特征在于，所述偏航控制装置还包括偏航角度确定单元，所述偏航角度确定单元被配置为：获取第一风力发电机组的当前偏航角度测量值；

计算第一风力发电机组的当前偏航角度测量值与当前偏航角度估算值之间的差；

比对所述差与预定阈值，得到比对结果；

根据所述比对结果，从所述当前偏航角度测量值和所述当前偏航角度估算值中确定第一风力发电机组的当前偏航角度。

21.根据权利要求20所述的偏航控制装置，其特征在于，所述预定阈值包括第一预定阈值，所述偏航角度确定单元被配置为：响应于所述差小于或等于第一预定阈值，将当前偏航角度测量值确定为第一风力发电机组的当前偏航角度。

22.根据权利要求21所述的偏航控制装置，其特征在于，所述预定阈值还包括第二预定阈值，第二预定阈值大于第一预定阈值，所述偏航角度确定单元被配置为：

响应于所述差大于或等于第二预定阈值，将当前偏航角度估算值确定为第一风力发电机组的当前偏航角度；和/或，响应于所述差大于第一预定阈值且小于第二预定阈值，将当前偏航角度测量值确定为第一风力发电机组的当前偏航角度。

23.根据权利要求15至19中任意一项所述的偏航控制装置，其特征在于，所述偏航控制装置还包括通知单元，所述通知单元被配置为：获取第一风力发电机组的当前偏航角度测量值；

计算第一风力发电机组的当前偏航角度测量值与当前偏航角度估算值之间的差；

比对所述差与预定阈值，得到比对结果；

根据所述比对结果，发送通知。

24.根据权利要求23所述的偏航控制装置，其特征在于，所述预定阈值包括第一预定阈值和第二预定阈值，第二预定阈值大于第一预定阈值，所述通知单元被进一步配置为：

响应于所述差大于第一预定阈值且小于第二预定阈值，发送提醒以通知第一风力发电机组的风向测量装置存在异常；

和/或，

响应于所述差大于或等于第二预定阈值，发送警告以警示第一风力发电机组的风向测量装置已损坏。

25.根据权利要求15至19中任意一项所述的偏航控制装置，其特征在于，所述集群分析单元被配置为：采用机器学习算法对所述n个风力发电机组的历史环境数据和历史偏航角度进行集群分析，和/或采用机器学习算法确定第一风力发电机组的历史偏航角度与所述m个第二风力发电机组的历史偏航角度之间的映射关系，其中，所述机器学习算法包括以下项中的至少一种：神经网络算法、相关性分析算法、聚类算法、回归算法。

26.根据权利要求15至19中任意一项所述的偏航控制装置，其特征在于，所述历史环境数据包括以下项中的至少一项：历史的环境风向、环境风速、环境温度、环境湿度。