成本直降30%-50%！铝线绕组为新能源汽车电机减负
现有扁线绕组多采用铜材料，铜材料具有较高的电导率，但在高频下的交流损耗较大。为限制扁线绕组的高频交流损耗，部分企业考虑将扁线的全部或部分层更换为铝材料扁线。铝扁线成本更低，且受高频下集肤效应和邻近效应的影响更小，但存在直流电阻大，在低频下损耗高等问题。
铜的电导率约为58 MS/m，铝的电导率约为35 MS/m，仅为铜的60%左右。这意味着在相同截面积和长度下，铝线的电阻比铜线高。电阻高就会导致绕组的损耗显著增加。若电流相同，铝线的发热量就会比铜线高，这会降低电机效率，并增加散热系统的设计难度。
若是在高频工况下，铝线的等效电阻还会进一步增加。若要通过增大铝线截面积来降低电阻，铝线的直径需增加（电阻与截面积成反比），这会导致绕组体积显著增大，进而增加电机的整体尺寸和重量，与新能源汽车高功率密度的设计目标冲突。
这也是当前铝线为什么没有用在电机里的原因，新能源汽车电机对高功率密度、高效率、高可靠性的要求，使得铜线成为定子绕组的首选材料。铝线虽在成本和密度上有优势，但其导电性、连接工艺等方面仍有短板。
01.
那为什么还要发展铝线绕组电机
其实大众对于用铝替换铜还是存在一定的误区，认为这是为了降低成本而做的减配。其实不然，降本增效这个概念讨论的也是蛮久了，铝线定子、铜铝混合线定子就是基于降本增效的目的开发的。就比如辅驱电机跟铝线绕组就是很不错的结合，辅驱电机功率通常低于主驱电机。低功率下，铝线电阻导致的铜损对整体效率的影响相对较小，而材料成本可降低30%-50%，降本优势突出。
而且，辅驱电机常作为峰值辅助（如急加速、爬坡时介入），而非持续满负荷运转。短时间高电流下，铝线的发热可通过间歇运行散热缓解。若布局空间宽松，允许通过增大铝线截面积来降低电阻，虽会增加绕组体积，但对整车布局影响是小于主驱电机的。在非持续高负荷运行的辅驱场景，铝线可在降本的同时平衡性能。而若工况要求高功率密度、持续高效运行，则仍以铜线更为可靠。因此，还需提出一种在不影响铜扁线绕组本身优势的前提下减小高频交流损耗的定子绕组结构。
02.
铜铝复合扁线绕组
除了常规的铜铝混合绕组，还有一种铜铝扁线复合绕组结构，就是把铜扁线和铜铝复合扁线混合搭配使用来提升电机性能。具体来说，就是在电机定子的槽里，从最靠近槽底的底层到靠近槽口的表层，分层放置纯铜扁线和一种特殊的“铜芯铝皮”复合扁线。这种复合扁线里面是铜芯，外面包裹着铝层。设计的关键在于：把几层这种铜芯铝皮扁线集中放在靠近槽口的区域，而把纯铜扁线放在更靠近槽底的位置。
图片来源：浙江大学
为什么要这样布局呢？因为电机高速运转时，槽口区域的导线更容易产生高频涡流损耗导致发热，而铝材料在高频下损耗比铜小，所以用铝皮包裹的复合线放在这个热点区域能显著降低发热。同时，靠近槽底的区域更多使用纯铜扁线，利用铜优异的导电性来保证整体电阻不会增大太多，避免低速时效率下降。
图片来源：浙江大学
通过电脑仿真精确计算，可确定用几层复合线、铜芯做多粗多厚才能让电机在各种转速下总损耗最低。这样做的好处很明显，既保留了扁线电机导线排得密、功率大的优点，又通过铝材料降低了高频损耗和整体成本，让电机更省电、更划算。简单说，就是用“铜打基础，铝控发热”的混合布局，巧妙的平衡了高低频下的效率。
03.
铜铝焊接怎么解决
铜扁线和铝扁线由不同材料制成，熔点不同，铜扁线和铝扁线之间的焊接需要特别的焊接技术，工艺较为复杂。采埃孚的这项（CN221695748U）专利解决了扁线电机中铜线和铝线焊接困难的核心问题。它采用了一种巧妙的“过渡转接”方案。在需要连接的铝扁线端头预先固定一个特制的铜块，让铝扁线通过这个铜块间接与铜扁线焊接。
具体来说，铝扁线端部设计成燕尾榫的凸起结构，铜块则开有对应的燕尾槽，两者像拼积木一样精准插接锁定。为进一步加固连接，还会用铆钉贯穿榫卯部位进行冲压，使铝线与铜块彻底咬死。
完成这步机械固定后，铜块与铜扁线的焊接就变得非常简单，因为两者都是铜材质，直接用常规激光焊接就能实现牢固连接。
这种方法不仅避开了铜铝熔点差异大、直接焊接易开裂的行业难题，还通过榫卯+铆接的双重物理锁止，确保接头在电机高速震动下也不会松脱。更妙的是，整个方案只需对铝线端部进行冲压开榫和表面清漆处理，无需昂贵设备，大幅降低了量产难度和成本。简单说，就是用“铝线戴铜帽”的转接思维，把铜铝焊接的难题转化成了成熟的铜铜焊接。
总结.
铝扁线在扁线绕组中的替换策略需严格匹配工况频率特性，当电机运行频率低时，全铝或部分铝线方案可显著降低高频损耗，结合成本优势具备应用价值。若工况覆盖低频到高频宽范围，则需通过“铜铝复合结构+精准层厚设计”平衡损耗，同时突破焊接工艺与热管理瓶颈。目前该技术大规模应用仍需等待工艺成熟与材料兼容性的进一步提升，尤其在800V高压平台、高速电机等高频场景中，铝扁线的潜力值得关注。但需始终围绕“成本-效率-可靠性”的三角关系进行优化。