项目介绍：基于Spring Boot+Vue+Flask构建，能够对风电场风机的功率精准预测，并且及时预警功率异常的风
机，支持用户自主调节参数进行预测，帮助电网企业合理安排风机运行方式和异常情况的应对措施。
个人工作：
1. 使用RestTemplate远程调用Flask上部署的算法模型，解决了后端和算法模型的远程通信问题。
2. 使用Caffeine和Redis作二级缓存，缓存实时训练数据和验证码等数据，提高系统响应速度和性能。
3. 基于Redisson的RateLimiter实现分布式限流，控制用户对算法训练的调用频率，防止训练资源耗尽。
4.使用Sa-Token实现基于RBAC模型的认证鉴权，并用Redis存储Token,达到接口级别的权限控制。
5.使用Quartz框架创建定时任务，每天凌晨定时预测今日的风电功率数据，实现了实时预测的效果。