本发明涉及电动汽车负荷分析技术领域，具体涉及到一种基于Elman神经网络算法的居民电动汽车负荷分析方法，包括以下步骤：定义电动汽车负荷峰谷态势体系；对电动汽车负荷曲线进行高斯滤波预处理；确定聚类有效性指标和算法；对居民电动汽车日净负荷峰谷态势进行相关性分析；对输入、输出变量进行选取与对预测结果进行分析；对电动汽车负荷进行峰谷互补分析。本发明提出并定义了居民区电动汽车日净负荷峰谷态势新概念体系，采用电动汽车负荷峰谷功率量及其变化速率等多个信息维度描述居民区电动汽车负荷特征，拓展了传统峰谷特性内涵，能为地区电网、电动汽车负荷特性分析提供新的决策支持信息。