本发明涉及一种基于改进Elman网络的直流充电桩计量误差评估方法，包括：采集直流充电桩的计量数据，对计量数据进行辛几何模态分解得到各个分解信号；对各个分解信号分别进行插值处理，基于分解信号计算得到电量特征数据；基于神经网络模型对温度数据进行特征提取得到温度特征数据；以Elman神经网络构建并训练误差评估模型；误差评估模型的输入为电量特征数据和温度特征数据组合生成的特征向量，输出为计量误差评估结果；基于训练完成的误差评估模型对待评估充电桩的计量误差进行评估；以纹波电量、温度特征作为输入量构建充电桩计量模块的误差评估模型，解决直流充电桩的计量性能受纹波、温度影响，导致计量过程中出现计量误差的问题。