在Apache Beam中，如果使用窗口聚合操作，并且需要在结果中包含错误时间戳，可以使用MapElements转换来处理。下面是一个使用Python SDK的示例代码：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.window import TimestampedValue

class AddTimestampFn(beam.DoFn):
    def process(self, element, window=beam.DoFn.WindowParam):
        # 获取窗口的起始时间戳
        window_start = int(window.start)
        # 将原始数据元素与错误时间戳组合成一个带有时间戳的元组
        yield TimestampedValue((element, window_start), window_start)

# 创建一个Pipeline
p = beam.Pipeline()

# 从输入文件读取数据
input_data = p | beam.io.ReadFromText('input.txt')

# 应用窗口聚合操作
windowed_data = input_data | beam.WindowInto(beam.window.FixedWindows(10))

# 将窗口聚合后的数据元素与时间戳组合
result = windowed_data | beam.ParDo(AddTimestampFn())

# 输出结果
result | beam.io.WriteToText('output.txt')

# 运行Pipeline
p.run()

上述代码中，AddTimestampFn是一个自定义的DoFn函数，它的process方法用于将原始数据元素与窗口的起始时间戳组合成一个带有时间戳的元组。这里使用TimestampedValue函数来添加时间戳信息。

在Pipeline中，首先从输入文件读取数据，然后应用窗口聚合操作。接着，使用ParDo转换将窗口聚合后的数据元素与时间戳组合，并将结果写入输出文件。

通过以上代码，你可以在窗口聚合操作后的结果中包含错误时间戳。请根据你的具体需求进行修改和调整。