上面差分做过两次，第一次是用diff1_elec <- diff(elec, differences = 1)，第二次使用(diff(diff(elec),lag=12)）

如果您的数据进行了两次差分，那么在进行逆差分操作时，需要进行两次逆差分操作才能回到原始数据的尺度上。具体而言，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 对预测值进行逆差分操作，得到二阶差分的预测值：

# 逆差分操作
y1_diff <- diffinv(pred_elec, lag = 12, differences = 1, xi = elec[13:nrow(elec),1])
y1_diff2 <- diffinv(y1_diff, lag = 1, differences = 1, xi = elec[1:(nrow(elec)-13),1])
y2_diff <- diffinv(pred_Power, lag = 12, differences = 1, xi = elec[13:nrow(elec),2])
y2_diff2 <- diffinv(y2_diff, lag = 1, differences = 1, xi = elec[1:(nrow(elec)-13),2])
y3_diff <- diffinv(pred_income, lag = 12, differences = 1, xi = elec[13:nrow(elec),3])
y3_diff2 <- diffinv(y3_diff, lag = 1, differences = 1, xi = elec[1:(nrow(elec)-13),3])

其中，lag参数指定差分的滞后期数（这里第一次为12，第二次为1）；differences参数指定数据的差分阶数（这里第一次为1，第二次为1）；xi参数指定原始数据的前一个或前12个值，用于进行逆差分操作。

2. 对二阶差分的预测值进行逆差分操作，得到原始数据的预测值：

# 对二阶差分的预测值进行逆差分操作
final_pred_elec <- diffinv(y1_diff2, differences = 1, xi = elec[2:nrow(elec),1])
final_pred_Power <- diffinv(y2_diff2, differences = 1, xi = elec[2:nrow(elec),2])
final_pred_income <- diffinv(y3_diff2, differences = 1, xi = elec[2:nrow(elec),3])

其中，differences参数指定数据的差分阶数（这里为1，表示对二阶差分后的数据进行逆差分操作）；xi参数指定原始数据的前一个值，用于进行逆差分操作。

通过上述步骤，您可以将预测值从差分尺度上反向还原回原始数据的尺度上。需要注意的是，逆差分操作和差分操作需要使用相同的差分阶数和滞后期数，否则会得到错误的结果。