Acest articol prezintă o evaluare comparativă a două tehnici de urmărire a punctului de putere maximă (MPPT), Logica Fuzzy (FL) și Conductanța Incrementală (INC), în condiții variabile de iradiere solară, realizând o analiză paralelă între un controler FL bazat pe soft-computing și metoda tradițională INC, cu scopul de a evidenția diferențele de performanță dintre strategiile MPPT inteligente și cele convenționale. Analiza este efectuată pe un interval foarte scurt de 1 secundă, permițând evaluarea răspunsului dinamic al fiecărui controler în cazul unei modificări bruște și instantanee a iradierii solare, având ca obiectiv îmbunătățirea extracției de energie fotovoltaică (PV) și reducerea pierderilor de putere. Ambele controlere au fost proiectate și testate în MATLAB/Simulink utilizând un model cu o singură diodă al modulului PV. Rezultatele simulărilor arată că regulatorul FL obține un răspuns dinamic mai rapid și oscilații în regim staționar mai reduse decât tehnica INC, în special în condiții de variație rapidă a iradierii. Pe lângă analiza performanței, studiul examinează și fezabilitatea practică a fiecărei metode prin estimarea necesarului de calcul și a complexității structurale. Algoritmul INC prezintă un cost de procesare redus și o implementare simplă, fiind adecvat pentru sisteme embedded cu resurse limitate. În schimb, metoda FL oferă o calitate superioară a urmăririi punctului de putere, însă la prețul unei încărcări computaționale mai mari, datorită etapei de fuzzificare, evaluării regulilor și defuzzificării. Acest compromis evidențiază necesitatea de a echilibra precizia urmăririi cu costul de execuție, în funcție de constrângerile hardware ale aplicației vizate.
This paper presents a comparative evaluation of two Maximum Power Point Tracking (MPPT) techniques, Fuzzy Logic (FL) and Incremental Conductance (INC), under varying irradiance conditions. providing a crosscomparison between a soft-computing-based FL controller and the traditional INC method in order to highlight performance differences between intelligent and conventional MPPT strategies. The analysis is conducted over a very short time interval of 1 second, allowing the dynamic response of each controller to be assessed under a sudden and abrupt change in solar irradiance , with the objective of improving photovoltaic (PV) energy extraction and reducing power loss. Both controllers were designed and tested in MATLAB/Simulink using a single-diode PV module model. Simulation results show that the FL controller achieves faster dynamic response and lower steady-state oscillation than the INC technique, particularly under rapidly changing irradiance. In addition to performance analysis, the study assesses the practical feasibility of each method by estimating their computational requirements and structural complexity. The INC algorithm demonstrates low processing cost and straightforward implementation, making it suitable for low-resource embedded systems. Conversely, FL exhibits superior tracking quality at the expense of higher computational load due to fuzzification, rule evaluation, and defuzzification. This trade-off highlights that algorithm selection must balance tracking accuracy with execution cost depending on the target hardware constraints
