本发明涉及基于BP神经网络的电能表计量自适应补偿方法及设备，包括：步骤1：初始化自适应补偿模型，步骤2：初始化BP神经网络补偿模型，步骤3：采用改进的人工鱼群算法优化BP神经网络补偿模型的初始权值阈值；步骤4：训练所述BP神经网络补偿模型；步骤5：误差反向传播阶段更新神经网络的权值阈值，并计算已完成的训练次数，当训练次数或误差精度高于设定，则判定全部样本训练完毕，否则训练下一组样本，返回步骤3；步骤6：将电表模型的输出、温度参数、适度参数、海拔高度参数以及环境质量参数输入训练好的BP神经网络补偿模型，输出能量值h。本发明的优点：考虑多维环境因素的影响，进一步提升特高压变电站关口电能表的计量精度。