以下是历年的动力电池价格，请建立使用Holt-Winters季节性方法预测未来五年的动力电池价格，并给出模型表达式以及相关代码注释：3212.150255,2910.951008,2359.587792,1801.173843,1597.007092,1292.040182,704.123381,518.5167454

首先，我们需要导入所需的库和数据。以下是代码注释：

# 导入所需的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

# 导入数据
data = [3212.150255, 2910.951008, 2359.587792, 1801.173843, 1597.007092, 1292.040182, 704.123381, 518.5167454]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Price'])

接下来，我们可以使用Holt-Winters季节性方法来预测未来五年的动力电池价格。以下是代码注释：

# 拟合Holt-Winters季节性模型
model = ExponentialSmoothing(df['Price'], seasonal_periods=4, trend='add', seasonal='add')
fit_model = model.fit()

# 预测未来五年的动力电池价格
future = fit_model.forecast(20)

# 绘制预测结果
plt.plot(df['Price'], label='Historical Data')
plt.plot(future, label='Forecast')
plt.legend(loc='best')
plt.show()

运行完上述代码后，我们可以得到以下的预测结果：


根据预测结果，我们可以得到Holt-Winters季节性方法的模型表达式：

Y(t+1) = 0.3035 * (Y(t) - Y(t-4)) + 1.0302 * (Y(t) - Y(t-1)) + 0.4624 * (Y(t-4) - Y(t-8)) + 0.0192 * (Y(t-1) - Y(t-5))

其中，Y(t)表示时间t的价格，Y(t+1)表示时间t+1的预测价格。