Masalah kendali pada systemwide plant merupakan masalah kendali pada sistem yang memuat beberapa subsistem yang saling berinteraksi satu sama lain. Kendali Model Prediktif (Model Predictive Control / MPC) merupakan teknik kendali optimal yang menentukan kendali optimal dengan membuat state dan input prediksi sepanjang horison, kemudian mengaplikasikan elemen pertama pada barisan kendali optimal yang dihitung menggunakan teknik optimisasi. Teknik kendali MPC klasik (hanya untuk sebuah sistem) dapat diaplikasikan pada systemwide menggunakan pendekatan desentralisasi atau sentralisasi, akan tetapi pendekatan desentralisasi mengabaikan interaksi sehingga dapat mengakibatkan performansi yang buruk, sedangkan pendekatan sentralisasi tidak fleksibel dan memuat perhitungan komputasi yang relatif besar. Untuk mengatasi hal ini, teknik kendali MPC diaplikasikan pada systemwide menggunakan pendekatan terdistribusi. Teknik kendali MPC terdistribusi dibentuk berdasarkan teori permainan dinamis kooperatif dimana subsistem dianggap sebagai pemain, kemudian diselesaikan dengan menentukan solusi Pareto (Feasible-Cooperation- MPC), yang dilanjutkan dengan menentukan solusi Nash-Bargaining (Nash- Bargaining-MPC), yaitu solusi Pareto yang ditentukan berdasarkan titik disagreement para pemain. Solusi Pareto dan solusi Nash-Bargaining ditentukan menggunakan pembobotan fungsi objektif. Dapat dibuktikan bahwa MPC terdistribusi menghasilkan titik equilibrium 0 yang stabil asimtotik. Teknik kendali MPC terdistribusi diaplikasikan pada kanal irigasi 5 subsistem yang memuat cabang. Aplikasi ini disimulasikan menggunakan program MATLAB untuk menyelidiki performansi teknik kendali ini. Berdasarkan hasil simulasi ini, solusi Nash-Bargaining-MPC dengan pembobotan proporsional terhadap beban kendali menghasilkan total cost yang paling kecil.

Systemwide control problem is a problem that contains several subsystems and involving interaction each other. Model Predictive Control (MPC) is an optimal control technique that calculate the optimal control action by makes the state and input prediction along horizon, then apply the first element of the optimal control sequence that calculated using optimization technique. The classic MPC (only for single system) can be applied for systemwide using decentralized or centralized approach, but the decentralized approach ignoring the interaction, so it can made the bad performance, whereas the centralized approach is not flexible and involving the large scale computation. To handle these problems, MPC can be applied for each subsystem using distributed approach. Distributed MPC is based on cooperative dynamic game theory, where the subsystems is reputed as players, then this problem solved by finding the Pareto solution (Feasible-Cooperation-MPC), that continued by finding the Nash-Bargaining solution (Nash-Bargaining-MPC), namely the Pareto solution that determined according to the disagreement point of players. The Pareto and Nash-Bargaining solution was determined using weighting of objective functions. We can prove that distributed MPC gives equilibrium point 0 is asymptotical stable. Distributed MPC was applied to control an irrigation canal that has 5 subsystems and involves a branch. This study case was simulated using MATLAB to illustrate the performance of this control technique. From the results, the Nash-Bargaining- MPC with the proportional weighting to the control load gives the fewest total cost.

Kata Kunci : MPC terdistribusi, kendali systemwide, permainan dinamis.