dans le présent travail est présentée l'étude et la modélisation dynamique d'un turbogénérateur. Les principales qualités sont décrites par une modélisation détaillée. La conception traditionnelle des systèmes de contrôle classique utilise principalement des modèles de système linéaires pour le turbogénérateur ; le régulateur automatique de la tension et le régulateur de la turbine. Dans cette thèse l'analyse du turbogénérateur est simplifiée à une seule machine connectée à une ligne infinie à travers une impédance, appelée communément : connexion d'un générateur à une ligne infinie. La conception de chaque régulateur est décrite. Plusieurs techniques ont été utilisées pour améliorer les techniques de conception en utilisant la modélisation et d'identification afin de réaliser les performances désirées. Les réseaux électriques nécessitent un équilibre permanent entre la puissance électrique générée et la variation de la demande de la charge, tout en maintenant le niveau des systèmes de fréquence et de tension. L'utilisation des systèmes de grande performance à l'excitation est essentielle afin de maintenir l'état stable et la stabilité transitoire des turbogénérateurs et assurer ainsi une régulation rapide de la tension terminale. Dans ce travail, une simulation en MATLAB/SIMULINK et en temps réel du turbogénérateur a été étudiée pour les différentes variations dans le système dues à certaines fautes spécifiques (court-circuit).Des régulateurs PID ont été étudiés et utilisés. Les autres facteurs influents aussi que des systèmes de stabilisation de la puissance (SSP) sont examinés. Par conséquent une conception optimale d'un SSP est considérée. La simulation, en temps réel du turbogénérateur est faite. Les éléments externes du turbogénérateur ont été modélisés. Bien sur, la simulation en temps réel est nécessairement interactive dans un sens ou dans un autre, si seulement on a les sorties du modèle directement accessible aux utilisateurs, cela serait un moyen plus réaliste. Par conséquent, une comparaison entre les résultats simulés et les valeurs réelles est souhaitable. Alors, les paramètres du modèle sont réglés pour obtenir de meilleures performances.