Modelar y controlar un Sistema de Generación de Energía Eléctrica (PGS), que consiste en un Motor de Combustión Interna (ICE) vinculado a un generador eléctrico, plantea un desafío significativo debido a varios factores. Estos incluyen las características no lineales de los componentes del sistema, efectos térmicos, vibraciones mecánicas, ruido eléctrico y los impactos dinámicos y transitorios de las cargas eléctricas. En este estudio, introducimos un enfoque de identificación de modelado difuso utilizando la estructura de Takagi-Sugeno (T-S), donde se optimizan los parámetros del modelo y control. Esta metodología evita la necesidad de derivar un modelo matemático a través de consideraciones de balance energético que involucran la termodinámica y la representación no lineal del generador eléctrico. Inicialmente, se obtiene un modelo matemático no lineal para el sistema de energía eléctrica a través del algoritmo de c-means difuso, que maneja tanto premisas como consecuentes en el espacio de estado, utilizando datos experimentales de entrada-salida. Posteriormente, se emplea el Algoritmo de Enjambre de Partículas (PSO) para optimizar el parámetro difuso del algoritmo c-means durante la fase de modelado. Además, en el diseño del Controlador de Compensación Distribuida Paralela (PDC), la optimización de los parámetros relacionados con los polos de la respuesta en lazo cerrado también se realiza utilizando el método PSO. Finalmente, se realizan simulaciones numéricas, ajustando el consumo de energía de una carga inductiva.