> str(predall_df) 'data.frame': 显示 9 obs. of 3 variables: $ pred_elec :List of 9 ..$ lower : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -836 -440 -361 -318 -519 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2 .. .. ..$ : NULL .. .. ..$ : chr [1:2] "80%" "95%" ..$ upper : Time-Series [1:28, 1:2] from 2021 to 2023: -143 399 480 528 334 ... .. ..- attr(*, "dimnames")=List of 2

根据你提供的`str(predall_df)`输出结果，可以看出`predall_df`是一个数据框(data frame)类型的对象，其中包含了3个变量(pred_elec、pred_Power和pred_income)以及9个观测值。但是，每个变量的类型似乎不是数值型，而是列表型(List)。

根据你提供的信息，猜测可能是在进行预测时，使用了某些函数或工具，导致输出的预测结果格式不符合预期。建议你检查一下预测的代码，确保输出的结果是一个数值型的矢量或矩阵，而非列表型的数据结构。

如果你确定预测结果中包含了多个列表型变量，可以使用`unlist()`函数将列表型变量转换为数值型变量，例如：

predall_df$pred_elec <- unlist(predall_df$pred_elec)
predall_df$pred_Power <- unlist(predall_df$pred_Power)
predall_df$pred_income <- unlist(predall_df$pred_income)

这样，就可以将`predall_df`中的列表型变量转换为数值型变量了。然后，你可以再次尝试使用`diffinv()`函数进行差分还原操作，例如：

pred_diff2 <- diffinv(diffinv(predall_df, differences = 1, lag = 12), differences = 2)

这样，就可以得到差分还原后的序列`pred_diff2`了。需要注意的是，在进行差分还原操作时，需要确保数据的格式和类型正确，否则可能会导致错误。